重回帰分析とは、結果に対する複数の事柄の相関関係を分析して明らかにする統計手法です。どの事柄が結果に影響を与えているか知ることで、状況が変化した際の結果予測などにも活用できます。
この記事では、重回帰分析について解説。エクセルによる重回帰分析のやり方なども紹介するので、ぜひ参考にしてください。
重回帰分析とは結果に対する複数の事柄の相関関係を分析して結果を予測する統計手法
重回帰分析とは、結果に対する複数の事柄の相関関係を分析して明らかにする統計手法です。例えば、コンビニの売上を重回帰分析する場合、接客の満足度や品ぞろえ、店舗面積、立地などの要素を分析し、どの要素がどの程度売上に影響があるかを分析します。
重回帰分析を活用すれば、売上の変化予測などもしやすくなります。将来を見通す手助けとなる重回帰分析は、ビジネスを成功させるための重要な手法と言えるでしょう。
エクセルを活用！具体例による重回帰分析のやり方
重回帰分析を行う際は、エクセルを活用するのがおすすめです。実際にエクセルを使って、重回帰分析のやり方を確認してみましょう。
なお、重回帰分析では「結果＝目的変数」「結果に関係する複数の事柄＝説明変数」と言い表します。
手順1：「データ」タブの「データ分析」を開き、「回帰分析」を選択する
手順2：「入力Y範囲」に目的変数のデータを、「入力X範囲」に説明変数のデータを範囲指定で入力。「ラベル」にチェックを入れてOKをクリック。
手順3：出力されたデータを確認する
主に確認するのは、画像の1~5のポイントです。それぞれの意味をチェックしておきましょう。
1：有意F
回帰関係の有意性を示す数値です。5％（0.05）以下であれば、有意性が充分にあると言えます。
2：係数
重回帰式で使用される係数です。係数が大きくなるほど、各説明変数の影響力が大きくなります。
3：t値
目的変数に対する影響度を表したものです。絶対値が大きいほど有意性が高くなります。
4：重決定R2
決定係数もしくは寄与率とも呼ばれます。目的変数を説明変数で説明できる割合を示しており、数値が1に近いほど回帰式の精度が高くなります。
5：補正R2
自由度調整済寄与率とも呼びます。自由度を考慮して補正した、実用的な決定係数（寄与率）です。
重回帰分析の重要ポイントのおさらい
- 重回帰分析とは、結果に対する複数の事柄の相関関係を分析して明らかにする統計手法
- 重回帰分析はエクセルで行える
重回帰分析はマーケティングの現場などでよく使われる手法です。売上予測やブランドイメージ分析、戦略策定などさまざまなシーンで活躍します。ぜひ活用して、事業の成長に役立ててください。
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監修者株式会社はじまりビジネスパートナーズ 代表取締役
中小企業診断士
白川 淳一
株式会社はじまりビジネスパートナーズ 代表取締役 ・食品メーカー 大手スーパー担当営業、商品の仕入交渉、輸入交渉、委託生産先の管理、子会社役員などライン～スタッフまで全般業務を経験 ・広告代理店系列 データ分析会社、消費者の購買データの分析、商品開発や営業向け用データマーケティングのコンサルティング
この記事を書いた人
杉本 直哉
自動車部品メーカーに11年務めたのち、WEBライターとして独立しました。執筆経験のあるジャンルは自動車・商品紹介メディア・無線通信・金融など。ファクトチェックを徹底し、正しい情報を伝えられるよう心がけています。趣味はコーヒーの焙煎、ゲーム、スノーボードなど。
