MBAで教えるExcelを使った重回帰分析の方法
MBAのビジネス講座 > 統計 > エクセルによる回帰分析のやり方
重回帰分析の実施の仕方は以下のとおりです。
１．何のために回帰分析を行うのか整理する
何がどの程度度度の影響を及ぼすののかについて分析する為のの回帰分析析なのか、、将来の予想想モデルとしてのの回帰分析回帰分析なのか？をはっきりさせます。。将来を予想するモデルでは、変数数自体が将来どうなるかわからないようではモデルができたとしても役に立ちませんので。自体が将来どうなるかわからないようではモデルができたとしても役に立ちませんので。
２．十分なデータ数のある変数の候補をできるだけ多く集める
十分のデータ数とは変数の数の１５倍以上が目安です。変数を２つ取った場合、1つの変数に必要なデータ数は30になります。（例えば、月平均の日経平均の価格を月平均のＳ＆Ｐ５００と円ドル為替レートで説明する回帰分析を行うとすると、変数が２つなので用意するデータは３０ヶ月分あればひとまず安全といえることになります。）５倍以下のデータ数ではデータ分析は難しいといわれています。
３．高い相関関係にある変数は片方を削除する
相互に高い相関関係にある変数でもって回帰分析を行うと“マルチコ（Multicollinearity）”という事象が発生します。相互に相関関係が高い変数でもって、回帰分析を行うと
-
係数の符号が正しく出ない
-
t値が本当より小さく出てしまう
-
少しのデータの変化で回帰分析の結果出てくる係数が大きく変わってしまう。
という事象が発生し、回帰分析を難しくしてしまいます。
スポンサーリンク
４．エクセルのツール→データ分析→回帰分析から回帰分析をおこなう。
（事前にアドインの追加により分析ツールをチェックしておくこと））
（参考）回帰分析の変数選択の方法方法
回帰分析の変数選択方法には以下の３種類あります。
持っている全ての変数で回帰分析を回した上で、一番０に近いｔ値を持つ変数から落とし、回帰分析を再度回し、ｔ値が全て２以上（僕個人の場合です。）になったところで止める。（この方法はbackward
stepwise regressionと呼ばれます）持っている全ての変数で回帰分析を回した上で、一番０に近いｔ値を持つ変数から落とし、回帰分析を再度回し、ｔ値が全て２以上（僕個人の場合です。）になったところで止める。（この方法はbackward
stepwise regressionと呼ばれます） この手法ではモデルは複雑になりますが、高い説明力を持ったモデルができます。この手法ではモデルは複雑になりますが、高い説明力を持ったモデルができます。 一番、説明力の高い一つの変数の回帰分析から始め、徐々に変数を加えていって、ｔ値が２以下の変数が出てくる前の段階で止めます。（この方法はforward
stepwise regressionと呼ばれます）
この手法ではモデルの説明力は弱くなりますが、シンプルなモデルができます。
エクセルで対応できる変数は20個以下に限定されていますが、そう入っても変数を1つづつ手動で出し入れしていたらものすごい時間の浪費となります。このようなエクセルの回帰分析に対応できないニーズを進化させたソフトウェアにStatProがあります。 『Data Analysis for Managers: With Microsoft ExcelData Analysis for Managers』にはこの回帰分析ソフトが無料でついてきます。エクセルでは説明変数の選択を1つづつ手動で行わなければいけない欠点も自動計算してくれる他、どういう順番で変数を抜くかのコントロールも自在に指示できるすぐれものです。このソフトが入手できるだけでも大変価値がありますが、非常にわかりやすく統計の基礎的知識の解説もしっかなりなされている他、MBAの教科書らしくビジネスの実践でどう統計の知識を生かしていくかを中心に記述されている超お勧めのテキストです。
次に、得られた回帰分析式の結果が何を意味しているのか、回帰分析結果の読み方ページで説明します。
