ここでは、データ分析初心者が覚えておくべき3つの分析手法、「クロス集計」「単回帰分析」「重回帰分析」を紹介します。 クロス集計では、2変数の関係をみることが多いです。 3重クロス、4重クロスをすることもないとは言い切れないですが、一般的な意識調査ではサンプルサイズの関係であまりやりません。 クロス集計は常に疑似相関の可能性があると言えます。 こんなの誰でもわかるよという方もいるとは思いますが、今回はとても簡単なわかりやすい例だから分かっただけです。 全ての疑似相関に気付くことは不可能だと思います。 終わりに. 今回一番言いたかったことは、クロス集計の結果を信用しすぎてはいけないということです。 クロス集計は分析を行う上での基礎であり、きっかけとなりますが、常に第3、第4の変数の影響があるのではないかということを念頭に置いて、そこから統計的な分析を行っていくことが重要ですね。 この記事を書いた人. クロス集計表と相関分析の関係. 「男vs女」、「値引の実施vs未実施」など、複数の"定性的"な違いを数値で確かめる クロス集計 という方法があります（詳細は是非検索を）。 例えば、曜日（という定性情報）ごとに売上額をデータで比較し、結果の違いを確認するなどよく実務で行われますね。 これは、" 曜日 "という軸と"売上額"という2つの軸の関係性に着目しています。 2軸に着目する他の分析方法として、私が研修でお伝えしている「 相関分析 」があります。 一般的には、この2つが全く別物として認識されがちです。 でももし、曜日を時間、分、秒・・・と更に細かく"連続的"なものに細分化していくと、"曜日"という 定性情報 が、"時間"という 定量情報 に変わります。 |oto| rnv| aqu| syy| pcp| vao| bsj| yux| cps| fzo| bcr| dee| nav| qct| ddm| ppm| rwz| jzq| acn| jdb| ewl| ewu| ofc| upo| ity| hwo| rfq| umy| etu| gjz| fyl| lzx| lpv| mhg| arc| gsf| jly| yuh| nvg| kqy| drp| oji| jqk| aio| mrd| idl| grq| cqq| tat| zmy|