マンガで分かる統計学 回帰分析編

以前読んだ、「マンガで分かる統計学」の続編。同じ作者さんで、前回の主人公もチラッと登場している。

内容は、カフェでバイトしている女子大生が、お客のイケメンに一目惚れし、そのイケメンが統計学の本を店に置き忘れたことから、それをきっかけにしようとバイトの先輩に教えを請うて統計学の勉強を始めるという話。

内容は大きく３つ。回帰分析と重回帰分析、それにロジスティック回帰分析。みんなそれぞれ手順は似ているので、回帰分析から復習を2回しているような感じで、一度読んだだけでも結構内容が頭の中に入ってきた。別で紹介した「統計解析のはなし」でつまずきそうになったときに読み返したりしていた。

大事だと思ったところ

・標準化残差の絶対値が３を超える個体が存在した場合は、それを除外した上で改めて回帰分析をする。

・「多重共線性の問題」→あまりにも強く関連しあっている説明変数が存在した場合は、いずれか一方を省いて分析したほうが良い。

・「目的変数に対する各説明変数の影響度」を調べるには、重回帰分析よりも構造方程式モデリングという分析手法の方が向いている。