「重回帰分析と単回帰分析の違いが、実はよくわかっていない…」
「重回帰分析の実施方法がわからない…」
「分析結果をどのように解釈して、どう活かせば良いのか迷う…」
そんなあなたにぴったりの動画です。
この動画では、重回帰分析の概要、Excelでの実施方法、実務での活用方法を“やさしく・実践的に”学ぶことができます。理論と実務の両面から重回帰分析を“使う力”を身につけます。
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◆30分で学ぶ統計解析セミナー
重回帰分析を仕事に活かす：計算の仕組みと実践活用のポイントを学ぶ
こんな方におすすめ！
◆ データ分析について基礎力を身に付けたい方
◆ 重回帰分析の意味や計算方法をしっかり理解したい方
◆ 分析結果を適切に実務で活かしたい方
プログラム
1. 重回帰分析とは
2. Excelで実際に重回帰分析をやってみましょう
3. 重回帰分析を実務で活用する際のポイント
2. Excelで実際に重回帰分析をやってみましょう
3. 重回帰分析を実務で活用する際のポイント
講師
株式会社日本能率協会総合研究所
ＭＤＢ事業本部 経営・マーケティング研究部
部長 稲富 健
【略歴】
民間企業のマーケティング戦略立案支援を目的とした様々なリサーチ・コンサルティングに従事。部門全体としては年間200案件を超える、リサーチをベースとしたコンサルティング・マーケティング支援の統括責任者。専門統計調査士を保有。
＜執筆・取材＞
日本経済新聞：日本経済新聞「私見卓見」（2019年 8月15日付）
技術情報協会：研究開発リーダー（2020年3月号） 高齢者マーケティングを成功させるために必要となる視座
ビジネス誌「PRESIDENT」（2021年5月）：アクティブシニア特集
ファイナンシャルプランナー向け業界誌 “KINZAI Financial Plan”（2022年8月）
ＭＤＢ事業本部 経営・マーケティング研究部
部長 稲富 健
【略歴】
民間企業のマーケティング戦略立案支援を目的とした様々なリサーチ・コンサルティングに従事。部門全体としては年間200案件を超える、リサーチをベースとしたコンサルティング・マーケティング支援の統括責任者。専門統計調査士を保有。
＜執筆・取材＞
日本経済新聞：日本経済新聞「私見卓見」（2019年 8月15日付）
技術情報協会：研究開発リーダー（2020年3月号） 高齢者マーケティングを成功させるために必要となる視座
ビジネス誌「PRESIDENT」（2021年5月）：アクティブシニア特集
ファイナンシャルプランナー向け業界誌 “KINZAI Financial Plan”（2022年8月）
本動画に関するお問い合わせ
株式会社日本能率協会総合研究所 経営・マーケティング研究部
担当：稲富
住所：〒105-0011 東京都港区芝公園3－1－22 日本能率協会ビル
TEL：03-3578-7607
e-mail：info_mlmc@jmar.co.jp
担当：稲富
住所：〒105-0011 東京都港区芝公園3－1－22 日本能率協会ビル
TEL：03-3578-7607
e-mail：info_mlmc@jmar.co.jp
本動画の要約
1. 導入・単回帰分析の復習
定義：「1つの要因（説明変数）から結果（目的変数）を予測する」手法。（数式：y = ax + b）。
（例：広告費から売上を予測する、駐車場台数から来店客数を予測する）
単回帰分析では要因が1つに限定されるが、実際のビジネスでは複数の要因が影響することが多いため、より発展的な分析である重回帰分析が必要となる。
2. 重回帰分析の基本
定義：複数の説明変数から1つの目的変数を予測する分析（式：y = a₁x₁ + a₂x₂ + … + aₙxₙ + b）
各係数（a₁, a₂, …）は、それぞれの変数が目的変数に与える影響の強さを示す。
＜確認すべき視点＞
統計的に有意な説明変数はどれか（P値で確認）
どの変数がより強い影響を持つか（係数の比較）
モデル全体としての説明力はどの程度か（調整済みR²）
説明変数同士に重複や相関がないか（多重共線性の確認）
3. 実践：Excelでの重回帰分析
目的変数（Y）：来店客数
説明変数（X）：駐車場台数／取扱商品点数／5km圏内競合店数
手順：Excelのデータタブ → データ分析 → 回帰分析 → Y・X範囲設定（Xに説明変数、Yに目的変数） → 出力
＜分析結果の読み方＞
P値（有意確率）：0.05未満で「統計的に有意」と判断。
→有意な変数：駐車場台数・取扱商品点数
非有意な変数：競合店数（NS = not significant）
影響度の比較（係数）
数値の大きさだけでは比較できない（単位が異なるため） →「標準化（平均0・標準偏差1）」後に比較
標準化後、取扱商品点数の方が駐車場台数より影響が大きいと判明。
モデルの説明力：調整済みR² = 0.42（42%の来店客数変動を説明）
F値に基づいてモデル全体の有意性を判断。p < 0.05なら有意。
結果は矢印付きの構造図で表現し、各矢印に係数を記す。（パス図）
4. 実務での活用ポイント
単回帰の繰り返しでは不十分：要因の重なりを同時に評価するため重回帰を用いる。
多重共線性に注意：例）取扱商品点数と売場面積のように高相関の変数を同時投入すると、モデルが不安定になる。
→この状態を「多重共線性（マルチコ）」と呼び、モデル信頼性を下げる。
変数選定：性質の異なる指標を組み合わせることが重要（駐車場、商品点数、競合、スタッフ対応、回遊性など）。
→こうした多角的な要因を組み合わせると、説明力の高いモデルを構築できる。
標準化の活用：係数比較や解釈のために前処理として実施。
5. まとめ
重回帰分析は、複数要因を同時に定量評価し、戦略判断に役立てる強力なツール。
P値・標準化係数・調整済みR²・多重共線性の4点を押さえれば、Excelで十分活用可能。
統計的に有意な差があっても、「ビジネス上意味があるか（So What?）」を常に考えること。
複雑な意思決定を、数値的根拠をもって支援する分析姿勢が重要。
定義：「1つの要因（説明変数）から結果（目的変数）を予測する」手法。（数式：y = ax + b）。
（例：広告費から売上を予測する、駐車場台数から来店客数を予測する）
単回帰分析では要因が1つに限定されるが、実際のビジネスでは複数の要因が影響することが多いため、より発展的な分析である重回帰分析が必要となる。
2. 重回帰分析の基本
定義：複数の説明変数から1つの目的変数を予測する分析（式：y = a₁x₁ + a₂x₂ + … + aₙxₙ + b）
各係数（a₁, a₂, …）は、それぞれの変数が目的変数に与える影響の強さを示す。
＜確認すべき視点＞
統計的に有意な説明変数はどれか（P値で確認）
どの変数がより強い影響を持つか（係数の比較）
モデル全体としての説明力はどの程度か（調整済みR²）
説明変数同士に重複や相関がないか（多重共線性の確認）
3. 実践：Excelでの重回帰分析
目的変数（Y）：来店客数
説明変数（X）：駐車場台数／取扱商品点数／5km圏内競合店数
手順：Excelのデータタブ → データ分析 → 回帰分析 → Y・X範囲設定（Xに説明変数、Yに目的変数） → 出力
＜分析結果の読み方＞
P値（有意確率）：0.05未満で「統計的に有意」と判断。
→有意な変数：駐車場台数・取扱商品点数
非有意な変数：競合店数（NS = not significant）
影響度の比較（係数）
数値の大きさだけでは比較できない（単位が異なるため） →「標準化（平均0・標準偏差1）」後に比較
標準化後、取扱商品点数の方が駐車場台数より影響が大きいと判明。
モデルの説明力：調整済みR² = 0.42（42%の来店客数変動を説明）
F値に基づいてモデル全体の有意性を判断。p < 0.05なら有意。
結果は矢印付きの構造図で表現し、各矢印に係数を記す。（パス図）
4. 実務での活用ポイント
単回帰の繰り返しでは不十分：要因の重なりを同時に評価するため重回帰を用いる。
多重共線性に注意：例）取扱商品点数と売場面積のように高相関の変数を同時投入すると、モデルが不安定になる。
→この状態を「多重共線性（マルチコ）」と呼び、モデル信頼性を下げる。
変数選定：性質の異なる指標を組み合わせることが重要（駐車場、商品点数、競合、スタッフ対応、回遊性など）。
→こうした多角的な要因を組み合わせると、説明力の高いモデルを構築できる。
標準化の活用：係数比較や解釈のために前処理として実施。
5. まとめ
重回帰分析は、複数要因を同時に定量評価し、戦略判断に役立てる強力なツール。
P値・標準化係数・調整済みR²・多重共線性の4点を押さえれば、Excelで十分活用可能。
統計的に有意な差があっても、「ビジネス上意味があるか（So What?）」を常に考えること。
複雑な意思決定を、数値的根拠をもって支援する分析姿勢が重要。
