重大な関係性を見落としていませんか？？

突然ですが、このグラフをご覧ください。

このグラフから何か読み取れる事はありますか。

このグラフは売り上げとそれまでにした

DMのやり取りの数を表したものです。

関係性は何か見えてきそうですか？

一見何の関係性もないと思われるようなことであっても

実はそこには重大なヒントが眠っています。

それでは次に、

こちらのグラフをご覧ください。

こちらのグラフは先ほどと同じところに

プロットされたデータですが、

先程の2変数に加えて男女と言うもので

新しく分けて表示させています。

2つ目のグラフを見れば思いつくことができるかもしれません。

△には△で直線的な相関が、

◯では◯で直線的な相関が見えてきます。

今回の例で言えば男女混合で考えてみたときは

関係性は見られませんでしたが、

男女別ではDMのやり取りをする回数が増えるほど

売り上げに影響及ぼすと言うことが見えました。

結論、このグラフからは

女性の場合DMのやりとりを多く行えば売り上げにつながり、

男性の場合女性ほど多くのDMのやりとりをせずとも売り上げにつながる

という事が言えます。

「きれいな関係性を見いだすことができなかった」

「結局現実のデータではうまく関係は現れない」

そんな風に思っていたグラフに、

もしかしたら見落としているところがあるかもしれません。

こんにちは！

はやとです

このように2軸で回帰分析をした上に

さらに新しく変数を加えて分析する方法を重回帰分析と呼びます。

重回帰分析は単回帰分析を色んな組み合わせで行うものではなく、

2変数に対してもう一つ考えられる違いを検証するやり方です。

Excelでの回帰分析の仕方

エクセルでは、下のように、

どのような曲線を描くかを自動的に

予測してくれるシステムがあります。

➀データの選択＞挿入＞「散布図」を選択

②グラフデザイン＞グラフ要素を追加＞近似曲線＞線形

重回帰分析をするには基本的にまず

単回帰分析で分析をする必要があります。

その先で次の変数を試してみるので、

まずは最も関係が見出せそうな変数同士で

分析をするのが良いとされています。

まずは今まで分析してみたものの中で

関係がないと思い諦めてしまったものを

もう一度掘り起こしてみてください。

そこにもしかしたら見落としていた変数で

新しい発見をすることができるかもしれません。

他にも、2軸で考えている中でも

さらに細かく分けて考えられないか検証してみるのも良いかもしれません。

それではまた！