2020年度 言語聴覚士国家試験 午前問29

解説

多変量解析 様々な分析方法を用いて、多数のデータから結果を予測したり、シンプルな計算式のような指標を導いたりする手法です。 多変量解析とは、複数の変数に関するデータをもとに、これらの変数間の相互関連を分析する統計的技法の総称です。 特定の分析方法を指すものではありません。 多変量解析でできること アンケートの結果から商品の強み・弱みを知りたい 身体測定のデータから病気になる確率を知りたい 既存店舗の売上や顧客数などのデータから、新店舗の将来の売上を予測したい 主成分分析 主成分分析は多数の観測変数から少数の主成分という合成変数を作り出す手法で、観測変数と主成分の因果関係をパス図に描くと次のようになります。 主成分分析では観測変数が原因で主成分は結果です。 因子分析 因子分析は観測変数に影響を与えている共通因子を抽出する方法で、観測変数と因子の因果関係をパス図に描くと次のようになります。 重回帰分析 単回帰分析が、1つの目的変数を1つの説明変数で予測したのに対し、重回帰分析は1つの目的変数を複数の説明変数で予測しようというものです。 多変量解析の目的のところで述べた、身長から体重を予測するのが単回帰分析で、身長と腹囲と胸囲から体重を予測するのが重回帰分析です。 パス解析 パス図を用いて変数間の関係を明らかにするための分析です。 パス図とは変数間の因果関係や相関関係を矢印で表した図です。