回帰分析（単回帰）とは？
― 1変数で目的変数を説明・予測する基本回帰
1つの説明変数から目的変数を定量的に説明・予測する基本的な分析手法。変数間の関係を数式で表現し、将来値や未知データの予測を行う出発点となります。
回帰分析（単回帰）とは
1つの説明変数から目的変数を定量的に説明・予測する基本的な分析手法。変数間の関係を数式で表現し、将来値や未知データの予測を行う出発点となります。
回帰分析（単回帰）で分かること
- 説明変数が目的変数に与える影響の大きさ
- 予測モデルとしての当てはまり（R²）
- 回帰係数の有意性（p値）
- 将来値・未知データの予測値
回帰分析（単回帰）の主な種類
| 手法 | 概要 |
|---|---|
| 単回帰 | 1つの説明変数を用いる基本形 |
| 重回帰 | 複数の説明変数を用いる拡張 |
| ロジスティック回帰 | 目的変数がカテゴリの場合 |
| 非線型回帰 | 非線型関係を仮定する場合 |
研究・ビジネスでの利用シーン
売上予測
ビジネス分析
広告費から売上を予測する単純な予測モデルを構築します。
学習時間と成績
教育研究
学習時間がテスト成績に与える影響を回帰係数で評価します。
工程条件と品質
品質管理
工程条件と品質指標の関係を回帰直線として把握します。
SPSSで実施する場合の製品選定
回帰分析（単回帰）をSPSSで実施する際に必要となる製品とオプションを整理します。
| やりたいこと | 対応製品 | 備考 |
|---|---|---|
| 単回帰・重回帰 | IBM SPSS Statistics Base | 標準機能 |
| ロジスティック回帰・非線型回帰 | IBM SPSS Regression | アドオン |
| 順序ロジスティック回帰 | IBM SPSS Regression | 上位オプション |
分析時の注意点
- 因果関係の解釈には注意が必要（相関≠因果）
- 前提条件（線形性・独立性・正規性・等分散性）を確認
- 外れ値の影響を受けやすいため診断プロットで確認
- 外挿（データ範囲外の予測）は避ける
回帰分析（単回帰）の進め方、専門家がサポートします
分析設計の段階から、結果解釈・論文記述まで——研究テーマに応じてご相談いただけます。
必要なSPSS製品の構成もあわせてご提案します。
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