重回帰分析の見解のしかた

回帰分析のあるデータの見解を自分なりにしてみましたが、未だ分からないことが多々あるので、どのように言葉にすれば良いのかわかりません。

データは、個人収入の関係で以下のようになっています。
左からモデル１、モデル２、モデル３
定数　61020*** 45521*** 18020***
性別ー女性　-13855*** -13798*** -6686*
年齢　-------- 501** 302*
教育レベル　-------- 6022*** 5991***
完全雇用　-------- ------- 26266***
町のサイズ　------- ------- 1499*
R squared 0.049 0.233 0.351

* Significant at p< .05
**Significant at p< .01
***Significant at p< .001

モデル１において性別が女性であることと個人収入は密接な関係があるが、値がマイナス値となっているということは、収入に負の働きをもたらしている。要するに、女性であることでの個人収入が低い・・・。
（マイナス値がどのように意味をなすのか、また、値自体の見方がいまいちわかりません。）
モデル３においては女性であることと個人収入の相関は低い。それよりも、教育レベルや、完全雇用であるかどうかが個人収入と密接に関わっている。

R-squaredが０．５にも達していないので表に対する回帰方式の当てはまりは良くない。モデル１においては、独立変数である個人収入が従属変数である性別ー女性であることを予測するのは難しい・・・。


表がずれている可能性があります。見にくいかもしれません。

どのように表／データから言葉におこせばいいのでしょうか？
よろしくお願いします。

No.1 ベストアンサー 回答者： quaestio 回答日時： 2009/09/03 22:55

> （マイナス値がどのように意味をなすのか、また、値自体の見方がいまいちわかりません。

）

モデル3の場合で説明すると、性別と年齢以外の独立変数はどういう値をとるのかわかりませんが、
個人収入 = 18020 - 6686 × [性別:男性なら0, 女性なら1] + 302 × [年齢] + 5991 × [教育レベル] + 26266 × [完全雇用] + 1499 × [町のサイズ]
という回帰式を意味しています。
したがって、どのモデルでも[性別-女性]の偏回帰係数がマイナスなので女性の方が個人収入が低いといえます。

> モデル３においては女性であることと個人収入の相関は低い。それよりも、教育レベルや、完全雇用であるかどうかが個人収入と密接に関わっている。

おそらく変数の係数を比較して相関が低い高いといっていると思いますが、これは意味がありません。
比べるなら標準偏回帰係数で比較するか、相関を知りたいのなら偏相関係数を求めましょう。
詳しいところは、参考URLで調べてみてください。

あとは、独立変数と従属変数が逆になっていることを除けば間違っていないと思います。

参考URL：http://kogolab.jp/elearn/icecream/index.html

この回答へのお礼

お礼が遅くなり、申し訳ありません。
とても役に立つ回答、本当にありがとうございました。
大分、分かってきたように思います。これから他の問題にもチャレンジしてみようと思います。

お礼日時：2009/09/17 16:06