心理統計法-R の使い方(11)

目次

1 はじめに

ここでは、「重回帰分析」を行う。

2 サンプルデータ

以下のデータを使う。
ここでは以下のデータを使う。「自尊心」と「勉強への熱意」から「ストレス」を予測する分析を行う。
 
0006.jpg
 

3 結果

 
> summary(重回帰結果)

Call:
lm(formula = ストレス ~ 自尊心 + 熱意, data = Dataset)

Residuals:

Min 1Q Median 3Q Max

Coefficients:

  Estimate Std. Error t value Pr(> t )
(Intercept) 4.17116 3.58131 1.165 0.282
自尊心 0.39461 0.58017 0.680 0.518
熱意 -0.03962 0.60835 -0.065 0.950

Residual standard error: 2.518 on 7 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.06764, Adjusted R-squared: -0.1987
F-statistic: 0.2539 on 2 and 7 DF, p-value: 0.7826

Estimate が 切片と各独立変数にかかる偏回帰係数の推定値、Std Error が標準誤差、t value と Pr (>|t|) はそれぞれ検定結果の t値 と p値 を示す。

> SDs <- apply(Dataset , 2, sd)
> coef(重回帰結果) * SDs[-1] / SDs

自尊心 熱意
0.26888257 -0.02574573

 
上記は、標準偏回帰係数を求めた結果である。
各変数間の状態を散布図で表すと以下のようになる。
0007.jpg
0008.jpg

4 参考文献

山田剛史, 村井潤一郎, & 杉澤武俊. (2015). Rによる心理データ解析: ナカニシヤ出版.

著者: Satoshi Takemoto Satoshi Takemoto

Created: 2017-02-21 火 22:37

Emacs 25.1.1 (Org mode 8.3.6)

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