
A 回答 (4件)
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No.4
- 回答日時:
#2です。
書き忘れていました。当然、標本数を記載しなければなりません。標本数の記載は本文中でも良いです。自由度から類推できるのですが、書いておくのが無難です。
なお、10変数で回帰するときは、n=45は少なくとも必要で、それより少ないと、たとえ各変数間の相関係数が小さくても、CN値(最大固有値/最小固有値)がめちゃくちゃ大きくなり、あたかも多重共線性があるような状況に陥ります。20変数では、n>190です。
察するに、それを避けるため、単変量解析で変数の絞り込みを行っているのですよね。
詳細に回答いただきありがとうございます。
今回はnも少ないのですが、変数も少ない検討でしています。必要十分な項目に加えて、確かにマルチコについてのパラメータは載せた方が良いですね。
一度やってみたいとおもいます。ありがとうございます!
No.3
- 回答日時:
#2です。
うっかりしていました。スペースを全角に変えるべきでした。
教えてgooは仕様がバカなので、半角スペースが消されてしまいます。そのため表がすごく見にくくなっています。すみません。
この仕様ですと、プログラムを回答するときに、行頭のインデントが消え、意味が違ってくることがあるんですよ。困ったもんです。
No.2
- 回答日時:
企業で統計を推進する立場の者です。
博士(工学)の学位があり、英文の査読付き論文の投稿を行ったことがあります。もっぱら日本語ですが・・・。ちなみにRでは添付のように表示され、そのまま論文に掲載している人が多いです。むしろ「そのまま」が好ましいです。再現可能性があるからです。SPSSでも、表示される表をそのまま掲載するのが良いと思います。
各変数がらみでは、偏回帰係数、標準誤差、t値、p値、有意性の記号で、VIF値またはトレランスのような多重共線性に関する値は必要に応じ掲載します。標準偏回帰係数は、寄与度の大小を論じたいときは掲載します。
回帰モデルに関しては、残差標準誤差、自由度、決定係数、調整済み決定係数、F値、p値です。
重回帰分析の結果に関して、レフェリーが気にするのは、やはり多重共線性によるモデルのミスリードでしょうから、本文中に「VIF値等から判断して著しい多重共線性は認められなかった」と書いておけば良いと思います。
各々の変数毎に単回帰分析を行い、効き方は分かっているのですから、重回帰分析によって、符号が変わったり、効き方が消えたりするようなケースがあると、レフェリーから突っ込まれます。そういう現象は多重共線性によって生じます。
> summary(result)
Call:
lm(formula = 塗着率 ~ ., data = x)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-10.1985 -3.7660 0.1257 2.3271 20.5139
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 79.19317 18.85847 4.199 0.000261 ***
希釈率 -0.10315 0.18280 -0.564 0.577212
粘度 -0.01716 0.33760 -0.051 0.959832
銃速度 0.80540 0.90004 0.895 0.378775
吹付距離 -1.01042 0.20838 -4.849 4.57e-05 ***
霧化空気圧 1.34889 1.22590 1.100 0.280901
塗装幅 -4.44447 1.14350 -3.887 0.000597 ***
吐出量 0.02945 0.02276 1.294 0.206701
塗料温度 -0.63458 0.32380 -1.960 0.060418 .
塗装室温度 0.29755 0.37013 0.804 0.428477
塗装室湿度 -0.07677 0.15304 -0.502 0.619971
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 6.86 on 27 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.7224, Adjusted R-squared: 0.6196
F-statistic: 7.027 on 10 and 27 DF, p-value: 2.511e-05
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