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No.2
- 回答日時:
> 相関関係で強い関連が見られる変数を重回帰分析の変数として・・・
重回帰分析では、変数選択を行うのですから、わざわざ前もって絞り込まなくても良いです。むしろ、最初から変数を絞り込むと、疑似相関に惑わされる危険性があります。
使用方法としては、選択された変数が、相関係数行列と合っているかという確認に使うと良いでしょう。
なぜなら、多重共線性があると、もともと強い相関があった変数でも落とされる危険性があるからです。それをチェックします。
あとは、しっかり考察を行うことです。
例えば、小学生が覚えている漢字数は、靴のサイズと強い相関がありますが、そこには因果関係はありません。
子供に「大きな靴を履けば漢字をたくさん覚えられる」と言って、大きな靴を履かせる親はいません。(統計用語で言うと「介入効果は無い」)
ただ、回帰分析を利用して、靴のサイズから覚えている漢字数を推定することは可能です。
そのようなことに言及することが重要です。
No.1さんがおっしゃっていること(結果をヒントに仮説を立てて、その先を検討する)も、同じようなことだと思います。
No.1
- 回答日時:
現象のデータはどっさりあるが、現象を説明する理論はナンニモナイ、という状況で、しょうがないから相関が強い因子を選んで重回帰分析をやる、という探索は実際行われます。
しかし、やったからって大抵は何が言えるわけでもなく、ただやりましたってだけで「分析」と称しちゃうのは図々しい。その結果をヒントにして、何か理屈を考え仮設を立てて、その先を検討する、ということならいいんだけれど。お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて!gooで質問しましょう!
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