独立変数（複数存在）が、従属変数に対しておよぼす影響の大きさ

独立変数（複数存在）が、従属変数に対しておよぼす影響の大きさを知りたいのですが、以下のどちらの方法を適用すればよいのでしょうか。つまり、個々の独立変数ごとに従属変数の変動に占める影響割合（％）を知りたいのです。

第一の方法は、重回帰分析を行い、その偏回帰係数を標準化して（つまり、標準偏回帰係数）、その標準偏回帰係数の大きさによって、影響の大きさを比較する。

第二の方法は、分散分析のうち一般線形モデルを使用する方法です。ここで一般線形モデルとは、私が使用している統計ソフトの定義によると、独立変数としてカテゴリーデータと計量データを同時にモデルに含めることができます（ただし、モデルに含める計量データはcovariatesとして指定することになっています）。　この方法でアプローチした場合、従属変数の全変動（つまり平方和）を独立変数ごとに分解するので、その（平方和の）比率で影響の大きさを比較できます。

実際の例（カテゴリーデータと計量データを含む）を使って、上述のふたつの方法で計算してみたところ、異なる値になってしまいました。結局、どちらが正しいのかわかりません。　よろしくお願いします。

No.1 回答者： sunasearch 回答日時： 2005/04/22 17:29

関係を見るのであれば、重回帰分析でよいのではないでしょうか。

これは、従属変数と、各独立変数との偏相関係数をとることと同じです。

分散分析は、二つのデータの差を検定する時に用います。

参考URL：http://www4.ocn.ne.jp/~murakou/mreg.htm

この回答への補足

コメント有難う御座います。少し補足します。ご存知のように、本来、分散分析はグループ間の平均値を比較する道具です。
したがって、私のアプローチは、本来的な使い方ではないのです。
分散分析表には、従属変数(Y)の全平方和を個々の要因毎の（つまり、主効果毎の）平方和、及びこれらの要因の交互作用毎の平方和、さらにノイズ（エラー）の平方和に分解します。
これら平方和の比率によって、従属変数の変動に対する要因毎の影響度を示すことを考えています。
勿論、分散分析を適用する上での前提条件（各グループは正規分布することや等分散であること）はクリアーした上での話しですが。　私のアプローチは誤りでしょうか？　よくわかりません。

補足日時：2005/04/26 02:54