第11章-4 重回帰分析とダミー変数(2)
前回に引き続き、重回帰分析でのダミー変数について、変数選択や交互作用などを含めデータ解析環境「R」でより詳しく見てみよう．
独立(従属)変数を数値化(例えば、1,2,3,・・n) のような間隔尺度として分析し、変数選択などをおこなった結果を
みて、更に詳しくダミー様式にて検討するやりかたである．
前回の簡単な"空中スギ花粉飛散数"を例題に検討してみるが、あくまでも、ケースバイケースである．
それでは、
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http://toukei.sblo.jp/article/187973677.html
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第11章-3 重回帰分析とダミー変数(1)
重回帰分析において名義尺度の質的変数はダミー化して用いることが多い．
しかし、例えば、
色々な多くの職業職種をダミーで表現しようとすると大変である．そこで、一旦、職業職種を数値化(例えば、1,2,3,・・n)のような間隔尺度として検討することもある．
従属(目的)変数は量的データに限られるが、独立(説明)変数は名義尺度(例えば、アンケート回答などでの5段階評価など)でも構わず、間隔尺度として用いることも多い．
その上で、ダミー化した変数で更に詳しい分析をおこなうこともある．
それでは、
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第11章-2 ２元配置分散分析(繰返しあり)
前回は、繰返しのない二元配置分散分析(Not repeated measures ANOVA)であった．
今回は、繰返しのある場合で交互作用項を指定することができる．
簡単な例題で紹介しよう．
なお、
繰返しのある場合は、平方和タイプについて知っておく必要があるので、詳しくは、
「すぐに役立つ統計のコツ」(オーム社刊、情報統計研究所 編)の「２つの要因による分析」(100ページ)を参考にされたい．
それでは、
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第11章 一般化線形モデル
一般化線形モデルとは、何らかの法則性を１つのモデル(方程式など)で説明するものであり、
従属(目的)変数と独立(説明)変数群からなる．
例えば、
データ解析環境「Ｒ」において、
Student's t-test は→ lm(Y~ X)
One way ANOVA は→ anova(lm(Y~ X))
・・などは、一般化線形モデルの特殊例と言える．
以下、
二元配置分散分析、重回帰分析について紹介しよう．
それでは、
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