回帰分析

分析例

問題

3患者の年齢や体重などで治療器具の相性が異なるようだ。最初から一番向いている器具を選べないものか…。

方法

治療器具A、B、Cを使う患者それぞれ50名に、器具の不快の程度を10点満点で評価してもらった。同時に患者の年齢・体重・性別を確認した。

データ

統計データ

分析結果

各器具の不快度は次式で予想できることがわかった。

各器具の不快度の予想式

その後…

不快度が最も低い器具を選ぶことのできる早見表を作成し、診察に活用!

早見表

適用場面例

たとえば、こんなときに役立ちます。
  • 売り上げ目標を達成するのに必要な広告宣伝費用を見積もりたい
  • 生産計画と人員管理のため、来月の商品需要を予想したい
  • 新商品(帽子)の素材・形・値段を決めたい

分析手法

該当する分析手法・統計指標

  • (重)回帰分析、数量化Ⅰ類、ロジスティック回帰分析など

関連する分析手法・統計指標

  • 関連の強さを把握したい ⇒ 相関係数(偏相関係数)の計算
  • 予測値の誤差を知りたい ⇒ 信頼区間の計算
  • 予測に効果的なデータを知りたい ⇒ 変数選択法の利用
  • 予測の有効性を知りたい ⇒ 効果量(決定係数)の計算
  • 最も売れる商品構成を予想したい ⇒ コンジョイント分析

まずは、お気軽にお問合わせください!