心理統計法-R の使い方（１１）
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。
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。
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.