リサーチ

分析手法別:重回帰分析

市場性を予測する
  • 重回帰分析は、目的変数(量的データ)を、いくつかの説明変数(量的データ)を用いて予測・説明するための手法です。例えば、ある商品の売上額を広告費や営業スタッフの数等から予測したり、お店の売上額を利用者の評価から予測したりする場合などに用いられます。
  • 重回帰分析では、各変数の影響力の大きさが「偏回帰係数」として示されます。「偏回帰係数」の大きい変数を操作することができれば、効率的に目的変数の値を最大化(あるいは最小化)することができます。重回帰分析は、予測だけでなく、業務改善や品質改善にも活用できる手法です。
  • 重回帰分析の分析精度は、使用する説明変数の設定によって決まります。説明変数は、一定の基準で選択していくわけですが(目的変数との相関が高いもの、マーケティング施策上重要なもの等)、相関の高い説明変数が複数入ると「多重共線性」という現象を引き起こして分析精度が低下します。それを避けるため、因子分析等の手法を組み合わせて使用することもあります。

【例】店舗評価から小売店の売上を予測する重回帰分析

【売上に影響する評価項目の洗い出し】
【質問文の作成】
【実査】
【因子分析】
相関の高い変数が含まれることによって生じる多重共線性(Multi-colinearity)を回避
【重回帰分析】
説明変数:変数選択による評価データ、もしくは因子得点
目的変数:各店舗の売上額
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