相関分析と回帰分析をしたいのですが

ある雑誌のランキング数値（企業のCSRや環境度に関するもの）と株価および会計数値との相関分析と回帰分析を行いたいと思っています。

雑誌に掲載されているものは1～200位までなので、これを基に相関分析を行おうと思うのですが、対象企業は1000社ほどあるようなのです。1～200位だけでもサンプルとして妥当でしょうか？

また上記の条件で回帰分析を行うこともできるのでしょうか？

統計分析初心者なため、どのように分析すれば良いのか分かりません。もし参考文献などご存じでしたらよろしくお願いします。

No.3 回答者： kgu-2 回答日時： 2009/06/08 11:40

>「擬相関」についてですが、5つの要件については、具体的にどのようにチェックするのでしょうか

　これが難しい。当然ながら、初心者用には、書いてありません。
　専門書でさえ、例えば密接性については、「強い関連があること」なんぞと書かれたりしていて、ウッカリ納得してしまいます。このように、説明文を読むと、それなりに分った気にはなるのです。が、明確な基準が、すなわち何をもって強い弱いを判断するかが、書かれていません。
　私なりの方法は、ありますが、ここに書くと私の実名が分かってしまう可能性があるので、書かない、と逃げておきます(本は、絶版になっていると想うので、まあバレナイが)。この擬相関の判定法については、3年ほど悩みましたので、1年ほどは苦慮して下さい。それでも正解が得られなければ、「擬相関の判定法は、1年間の悩み」とでもして、書きこんで下さい。目に止まれば、回答します。言葉だけで教えても、目から鱗、にはなりませんので。
　しかし、合理性については、「合理性を判定できる科学的方法論は無く、経験によってのみ判断される」と非科学的に述べていますが。

　気になるのは、ランキングが、株価や会計数値によって、つけられているのではの疑問。これだと、別の表現をしているの過ぎません。
　例えば、日本は、世界一平均寿命が長いのです。が、死亡率との相関をとれば、強い負の相関があります。生きるの裏返しが死亡ですので、これは別の表現をしただけ、ということで、研究するまでもなく、だれでも推定できることです(実際にはこれほど単純ではありません)。
　むしろ、相関が無い方が、学問的には価値があるかも。

No.2 回答者： kgu-2 回答日時： 2009/06/07 11:04

>1～200位だけでもサンプルとして妥当でしょうか？

統計学では、「有意差有り」を主張できれば十分、というよりそれしか結論できないので、サンプル数は無関係です。ただ、サンプルを恣意的に選ぶことは許されません。それより、1～100、101～200に分けて、解析して、双方とも有意差有りなら、下記の普遍性をある程度クリアできます。
　手順としては、まず散布図を描きますが、200もあれば一見バラバラ、無関係に見えても、検定では有意差あり、の結論になることも経験しています。
　ちなみに、統計学は、その性質上、サンプル数を増やせば増やすほど、有意差は出やすくなります。
　社会学の相関分析では、有意差ありの結論を得た後、特に「擬相関」の問題についてクリアする必要があります。これには、９要件、７要件、などが提案されていますが、私は、時間性、密接性、特異性、普遍性、合理性の５要件で判定しています。

　エクセルの利用法については、我田引水ですが、
http://oshiete1.goo.ne.jp/qa3516234.html

参考URL：http://oshiete1.goo.ne.jp/qa3516234.html

この回答へのお礼

ご回答いただきありがとうございます。
これから分析を進めていく上で非常に勉強になりました。
「擬相関」についてですが、5つの要件については、具体的にどのようにチェックするのでしょうか。有意差ありの後にさらに判定が必要なのですね。もし、ご回答可能でしたらよろしくお願いします。

お礼日時：2009/06/08 00:45

No.1 回答者： bigorange9 回答日時： 2009/06/07 08:02

社会科学なら２００個程度のデータがあれば一応の統計分析でものは言えます。

回帰分析とか相関分析とか今はエクセルで簡単にできてしまうのですぐにやりがちですが、手順が大事です。

理論仮説をつくる→実証可能なモデルを立てる（数式化）→モデルに合ったデータを集める・加工する→データの記述統計（平均や分散、相関係数）を作成して眺める（記述統計の結果で言えることは何か考える）→回帰分析などを行う→検定統計量などをみて有効性を見る→ダメならどこを修正すべきか検討する（理論？モデリング？データ？分析手法？精度？）→繰り返す

白砂、鳥居などの初心者向けの統計学のテキストを読んでみましょう。

この回答へのお礼

アドバイスいただきありがとうございます。
参考にあげていただいたものを読んでみます。
まずは手順が大事なのですね。
使いこなせるように勉強したいと思います。

お礼日時：2009/06/08 00:07