複数の説明変数によるデータ分析 (多変量解析)

複数の説明変数を用いて、一つまたは複数の従属変数を分析します。 分析手法として、

  • ANOVA (多元配置分散分析): Analysis of Variance
  • ロジスティック回帰モデル: Logistic Regression Model
  • ANCOVA (分散共分散分析): Analysis of Covariance
  • 重回帰分析 (Multiple Regression)
  • 多変量分析 (Multivariate Analysis)
  • 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)
  • 因子分析 (Factor Analysis)

を準備しています。

多変量解析は、複数の説明変数を用いて、一つまたは複数の目的変数を分析する統計手法です。

構築したい予測モデルに応じて、まず統計手法を選択し、適切な形式のデータを用意する必要があります。 データ形式が間違っていると、分析結果の解釈が難しくなるだけでなく、誤った結論に至る可能性があります。

Reactive stat では、発想を変えて、 「どのデータから」「何が知りたいか」 を設定することで、適用可能な手法を判定し、各々について解析を行えるようにしました。

Reactive stat の内部には、上記分析手法の独自コードは内蔵しておりません。 全て、クラウドの R で分析を実行することになります。

R では、基本ライブラリにて分析を実行します。 そのため、目的変数や説明変数の型制限の拡張などには対応していません。

より高度な統計分析を行う場合には、R を通常の方法でご利用頂く必要があります。 その場合、生データ部分をクリップボード経由でコピーして使っていただくと便利です。

手法 英語名 目的変数のタイプ 説明変数のタイプ 特徴
{{ method.japaneseName }} {{ method.englishName }} {{ method.dependentVariableType }} {{ method.independentVariableType }} {{ method.characteristic }}


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