二変量解析では、2つの変数の関係性を調べることができます。 変数間に相関があるかどうか、あるとすればどの程度強い相関があるのかを判断するのに有効である。 研究を行う研究者にとって、これは非常に有益なことです。
この分析により、因果関係・関連性仮説の検証・反証を行います。 独立変数の値の変化から、従属変数の値を予測するのに有効です。
このブログでは、二変量解析とは何か、その種類と例について見ていきます。
二変量解析とは？
二変量解析とは、異なる2つの事柄がどのように関連しているかを調べる統計的手法のことです。 二変量解析は、2つの変数の間に統計的な関連性があるかどうか、あるとすればその関連性がどの程度強く、どの方向にあるのかを明らかにすることを目的としています。
2つの変数がどのようにつながっているかを判断したり、データの傾向やパターンを見つけたりするのに役立つ手法である。
二変数データを認識することは、分析の前提条件です。 一般的に、XとYは含まれる尺度の2つです。 二変量データは、一組の（X, Y ）として理解することができる。
二変量解析の重要性
二変量解析は、研究者が2つの変数の関係を見て、その関係を決定することができるので、重要な統計手法です。 社会科学、医学、マーケティングなど、さまざまな研究に役立てることができます。
二変量解析が重要な理由を紹介します：
- 二変量解析は、トレンドやパターンを特定するのに役立ちます：2つの変数の関係を評価することで、隠れたデータの傾向やパターンを明らかにすることができます。
- 二変量解析は、原因と結果の関係を特定するのに役立ちます：2つの変数が統計的に関連しているかどうかを評価することができ、研究者がどの変数が他の変数を引き起こすかを立証するのに役立ちます。
- 研究者が予測を立てるのに役立ちます：2つの変数の間の関連をモデル化することで、研究者が将来の結果を予測することを可能にします。
- 意思決定の情報提供に役立ちます：ビジネス、公共政策、医療の意思決定において、2変量解析は有効です。
2つの変数の相関関係を分析する能力は、適切な判断を下すために非常に重要ですが、この分析はその目的に見事に合致しています。
二変量解析の種類
2つの変数がどのように関連しているかを調べるには、多くの種類の2変量解析が使用できます。 ここでは、その代表的なものをご紹介します。
- スキャッタプロット
散布図とは、2つの変数が互いにどのように関連しているかを示すグラフのことである。 X軸に一方の変数の値、Y軸に他方の変数の値を示しています。
2つの変数の間にどのような関係があり、それがどの程度強いかを示すパターンです。
- 相関関係
相関関係とは、2つの変数がどの程度強く、どのような方向に結びついているかを示す統計的な指標である。
正の相関とは、一方の変数が上昇すると、他方の変数も上昇することを意味します。 負の相関は、一方の変数が上昇すると他方の変数が下降することを示す。
- リグレッション
この種の分析では、データポイント間の潜在的な関係を特定するために使用できる、さまざまな商品のすべての用語にアクセスすることができます。
また、その曲線や直線の方程式は、回帰分析を使って提供することもできます。 さらに、相関係数が表示されることもあります。
- カイ二乗検定
カイ二乗検定は、予想されたことと観察されたことの間の1つまたは複数のカテゴリーにおける格差を識別するための統計手法である。 検定の大前提は、帰無仮説が成立した場合に何が予想されるかを、実際のデータ値で評価することである。
研究者は、同じサンプルグループ内のカテゴリー変数を比較するためにこの統計テストを使用します。 また、頻度カウントの検証やコンテキストを提供するのにも役立ちます。
- T-テスト
t検定とは、2つのグループの平均値を比較して、大きな差があるかどうかを調べる統計検定です。 この分析は、カテゴリー変数の2つのカテゴリーの平均を比較する場合に適している。
- ぶんさんぶんせき
ANOVA検定は、2つ以上のグループの平均が統計的に互いに異なるかどうかを判定するものです。 このように、カテゴリー変数の2つ以上のカテゴリーについて、数値変数の平均値を比較することは適切である。
二変量解析の例
二変量解析の例をいくつか挙げます：
- 学歴と収入の関連性を調査する
この場合、変数の1つは教育レベル（高校、大学、大学院など）、もう1つは所得とすることができる。
この2つの変数の間に有意な関係があるかどうか、あるとすれば、その関係はどの程度強く、どのような方向にあるのか、二変量解析で調べることができる。
- 加齢と血圧の関連性を調べる
ここでは、年齢が一つの変数であり、血圧がもう一つの変数（収縮期と拡張期）である。
この2つの要素が統計的有意性を検定することで、関連性があるかどうか、どの程度強いかを調べる二変量解析が可能である。
これらは、2つの変数がどのように関連しているかを判断するために、この分析が使用できるいくつかの方法に過ぎない。 データの種類や研究課題によって、分析にどのような手法や統計検定を用いるかが決まる。
結論
二変量解析が扱う主要なテーマは、2つの変数に相関があるかどうか、あるとすれば、その関係が否定的かどうか、どの程度かである。 推測統計や計算で使われる典型的な研究では、2つの変数を分析します。 数多くの科学的・商業的プロジェクトが、2つの連続変数の間の関連性を理解することに焦点を当てています。
QuestionProリサーチスイートは、ブランドのインサイトを明らかにするためのエンタープライズグレードのリサーチツールで、業界をリードするパッケージです。 研究を活用し、アイデアを変換するためのツール集です。
二変量解析とは、2つの変数を比較して、その関係をよりよく理解するための統計手法で、このためのデータ収集にアンケートソフト「QuestionPro」が利用できます。
今すぐQuestionProをお試しください！
