多変量解析とは

「多変量解析」という言葉を聞いたとき、何を想像するでしょうか？
やってみたいけど、難しそう。勉強するのに時間がかかる。いろいろなことを考えられると思います。

正直に言います。「多変量解析」という分析手法は難しいです。
会得するのにも人によってばらつきがありますが、時間がかかります。
しかし、分析という分野では「多変量解析」というのはまさに醍醐味といっても過言ではないでしょう。
ここでは、多変量解析というものがどういうものなのかというのを簡単に説明していけたらと思っています。
まず、多変量解析の流れをざっくりとご説明します。

STEP１　どんな分析をしたいかを決める

売り上げを予測したいのか、それとも、あり余ったデータの中から、傾向を見つけたい。 といった考えがいろいろと浮かんでくると思います。その中でも、どういうデータを使うかどうかも 考えていかなくてはいけません。カテゴリーデータを使うのか、連続値のデータを使うのか。

STEP２　単変量解析を行う

このSTEPに関しては、多変量解析を行う前の前座といったところです。 意味のある分析にするためにも、行うことを推奨します。このSTEPで気を付けつことはただ一つ それぞれのデータに相関関係があるかどうかを見定めることです。相関関係が強いと、結局やっても 意味がない分析になってしまう恐れがあるためです。例えば、国語のテストと英語のテストがどちらも 高ければ、一般的に、他の教科のテストの点も高くなることが予想できます。なので、他の教科のテストを調べたいのであれば、また違ったデータが必要になってくることがこの時点でわかるということです。

STEP３　多変量解析を行う

多変量解析を行う注意点として、多変量解析といってもたくさんの手法があります。
それぞれ持っているメリット、デメリットを理解して、使っていただくととても役に立つものばかりです。 使うデータ、知りたい事柄をしっかりと取り決め、それぞれの手法に当てはめていただければ 現在にありふれている統計ソフトSPSSやSASといったもので簡単に解析でき、解釈もできます。 なので、難しい数式等を覚えるのも大事ですが、多変量解析の流れや解釈を覚えてしまえば 問題ないと考えています。