30分で学ぶ統計解析 『単回帰分析』 編

「単回帰分析と相関分析の違い、実はよくわかっていない…」
「マーケティング施策の実行度とその結果を分析したいけれど、やり方がわからない…」
「分析結果をどう業務に活かせばよいのか迷う…」
そんなあなたにぴったりの動画です。

この動画では、単回帰分析の計算ロジックとその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単回帰分析を“使う力”を身につけます。

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
　◆ 単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、新規事業・新商品開発を担当される方

1. 単回帰分析とは
2. 単回帰分析の計算ロジック
3. 単回帰分析を実務で活用する際のポイント

　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。

＜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）

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

1. 単回帰分析の基本
定義：ある変数（説明変数／独立変数）から別の変数（目的変数／従属変数）を予測する手法。
例：売場面積から売上を予測
満足度評価からリピート率を予測
アンケート結果から新商品の初年度売上を推計
数式： y = ax + b
a：傾き（xが1増えるとyがどれだけ増減するか）
b：切片（直線とy軸の交点）

2. 単回帰式の求め方
散布図に直線を引き、実測値と予測線の距離（残差）を最小にする直線を選ぶ。
計算方法は「最小二乗法」。
結果として「最も当てはまりの良い直線＝単回帰式」が得られる。

3. Excelを用いた実演
ダミーデータ：32店舗の「駐車場台数」と「月間来店客数」。
手順：散布図作成 → 近似直線を追加 → 単回帰式（例：y=29.068x+20719）を算出。
実測値と予測値の差（残差）を確認し、
線より上：予測以上に集客できている優秀な店舗
線より下：予測を下回り課題がある店舗
→ 店舗のパフォーマンス評価に活用可能。

4. 実務での応用例
パフォーマンス診断
残差の大小から、店舗ごとの「調子の良し悪し」を把握。
将来計画への利用
出店計画で「5万人集客には駐車場何台必要か」を単回帰式で逆算可能。
→ 必要設備やリソースを具体的に推定できる。

5. 相関分析との関係
実測値どうし：相関係数0.58（中程度の相関）。
駐車場台数と予測値：相関係数1（直線上にあるため当然）。
駐車場台数と残差：相関係数0（直線で説明されない部分は無相関）。
R²値（決定係数）=0.311
約31％は駐車場台数で説明可能。
残り7割は立地・品揃え・接客など他要因。
より正確にするには 重回帰分析 が必要。