二項ロジスティック分析、単回帰分析、重回帰分析の違いと使い分けをわかりやすく解説

経済、景気

2025.01.07

経済学や統計学でよく使われる分析方法には、二項ロジスティック分析、単回帰分析、重回帰分析などがあります。これらの分析方法はそれぞれ異なる目的で使用され、分析の結果に応じて使い分けが求められます。この記事では、これらの分析方法の違いと、それぞれをどのような場面で使用すべきかを解説します。

二項ロジスティック分析とは？

二項ロジスティック分析は、目的変数（従属変数）が「2つのカテゴリ（例えば、成功/失敗、はい/いいえ）」に分類される場合に使用される分析手法です。この分析は、事象が起こる確率を予測するために使います。たとえば、「ある製品が市場で売れるか売れないか」という2つの結果を予測する際に利用されます。

実際の例としては、顧客が商品を購入するかどうかを予測する場合や、医療における病気の発症リスクを予測する際に使われます。二項ロジスティック分析は、データの中のさまざまな要因が二項の結果にどのように影響するかを明らかにします。

単回帰分析は、目的変数が連続的な数値（例えば、売上高、体重、温度など）であり、説明変数（独立変数）が1つだけである場合に使われます。この分析の目的は、1つの変数がどのように別の変数に影響を与えるかを確認することです。

たとえば、「広告費が売上に与える影響」や「温度がエネルギー消費に与える影響」を分析する際に、単回帰分析が適用されます。単回帰分析では、説明変数がどれくらい目的変数に影響を与えるかを定量的に示すことができます。

重回帰分析は、目的変数が連続的な数値であり、複数の説明変数がある場合に使用されます。この分析方法では、複数の要因が同時に目的変数にどのように影響を与えるかを調べることができます。

たとえば、「広告費、価格、季節要因が売上に与える影響」を分析する際に重回帰分析が使用されます。単回帰分析では1つの説明変数だけを考慮しますが、重回帰分析では複数の要因を同時に分析できるため、より複雑な関係を理解することができます。

それぞれの分析法には適切な使用シーンがあります。以下はその使い分けの目安です。

選ぶべき分析方法は、目的変数と説明変数の種類や数に基づいて決まります。分析の前に、どのようなデータが手に入るのか、どのような質問を解決したいのかを明確にしておくことが重要です。

二項ロジスティック分析、単回帰分析、重回帰分析はそれぞれ異なる目的で使用される統計的手法です。目的変数の種類や、分析したい要因の数に応じて、適切な分析法を選ぶことが重要です。これらの分析方法を理解し、どの方法を使うべきかを判断できるようになることで、経済学やデータ分析の精度を高めることができます。

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