なぜ回帰分析は最も広く使われる統計手法の一つなのか
回帰分析は、経済学における将来の成長予測から、医学における疾病リスク要因の研究、企業の売上予測に至るまで、データを扱うほぼすべての分野で使われています。これは、さまざまな要因が結果とどう関係しているかを理解するための体系的で数値化可能な方法を提供してくれるためです。
よくある質問
高いR二乗値は、モデルが因果関係を正確に予測していることを意味しますか?
いいえ。高いR二乗値は、モデルが観測されたデータによく適合していることを示すに過ぎず、独立変数が実際に従属変数の変化を引き起こしていることを意味するわけではありません。統計的な適合度が高くても、相関関係と因果関係は依然として別のものです。
回帰分析の結果を解釈する際に人々がよく犯す間違いは何ですか?
よくある間違いは、回帰直線を実際のデータの範囲をはるかに超えて外挿し、実際に測定された値の範囲外でも同じ関係が成り立ち続けると仮定してしまうことです。これはしばしば安全な仮定ではありません。