Rで重回帰分析の結果

Rで重回帰分析をしてこのような結果が出たんですが、これは失敗ですか？

　　　　Estimate Std. Error Pr(>|t|)
(Intercept) -0.337 0.279 0.233
broad.2009 -0.004 0.007 0.571
pop.2009 　　　　　0 　　0 0.26
income.2009 　　 0 　　0 0.643
test.2009 　　　0.006 0.004 0.15
older.2009 　　　0.006 0.004 0.104

No.1 回答者： kantansi 回答日時： 2023/09/15 15:07

重回帰分析の結果を解釈する際には、いくつかの要因を考慮する必要があります。

まず、各係数の推定値（Estimate）、標準誤差（Std. Error）、およびP値（Pr(>|t|)）を確認します。これらの情報をもとにして、モデル全体の妥当性を評価することが重要です。

以下に各要素の評価を行います：

切片 (Intercept):

推定値（Estimate）: -0.337
P値（Pr(>|t|)）: 0.233
切片はモデルにおける独立変数がすべて0の場合の目的変数の予測値です。P値が0.05未満でないため、切片は統計的に有意ではないと言えます。

broad.2009:

推定値（Estimate）: -0.004
P値（Pr(>|t|)）: 0.571
独立変数 broad.2009 のP値が0.05未満でないため、この変数は目的変数に対して統計的に有意ではないと言えます。

pop.2009:

推定値（Estimate）: 0
P値（Pr(>|t|)）: 0.26
独立変数 pop.2009 のP値が0.05未満でないため、この変数は目的変数に対して統計的に有意ではないと言えます。

income.2009:

推定値（Estimate）: 0
P値（Pr(>|t|)）: 0.643
独立変数 income.2009 のP値が0.05未満でないため、この変数は目的変数に対して統計的に有意ではないと言えます。

test.2009:

推定値（Estimate）: 0.006
P値（Pr(>|t|)）: 0.15
独立変数 test.2009 のP値が0.05未満ではありませんが、0.15と比較的小さい値です。一般的に、0.05よりも小さいP値は有意であると考えられますが、特定の研究や目的によっては、より厳しい有意水準を選択することがあります。

older.2009:

推定値（Estimate）: 0.006
P値（Pr(>|t|)）: 0.104
独立変数 older.2009 のP値が0.05未満ではありませんが、0.104も比較的小さい値です。

総合的に、推定値のほとんどが0に近く、P値が高いため、このモデルは十分な統計的妥当性を持たない可能性があります。また、独立変数と目的変数との間に統計的に有意な関連性が示されていないように見えます。

統計的に有意な予測モデルを構築するためには、他の説明変数の選択、モデルの変更、データの前処理など、さまざまなアプローチを検討することが必要です。モデルの評価には、データの理解、変数の選択、モデルの適合度などの要素を考慮することが大切です。