第 21 回 JUSE パッケージ活用事例シンポジウム
2011 年 12 月 2 日

JUSE-StatWorks/V5 の機能紹介 -多変量解析を中心として2011 年日本プロ野球におけるルール変更の影響の検証
株式会社日本科学技術研修所
数理事業部
中澤登
ここでは，2009 年から 2011 年の 3 年間の日本プロ野球レギュラーシーズンのデータについて，
JUSE-StatWorks/V5 を用いて解析を行う．

１．問題の背景2011 年の日本プロ野球において，前年までとは異なる以下のようなルール変更があった．また，これらのルー
ル変更によって，下記のような影響があると一般的に言われている．
① 12 球団すべてが同一のボールを使用する「統一球」の導入．
【導入の主旨】
統一球が導入された目的の一つとして国際化がある．
2006 年に続き 2009 年に開催された野球の世界大会（ワールドベースボールクラッシック（WBC））において日本は優勝したが，代表選手たちは『国際球』を扱う際の違和感を訴えていた．
それまでは，日本プロ野球の公式戦は球団ごとに違うメーカーのボールを使っており，WBC で使用されたボールと日本野球機構（NPB）公認のボールを比較してみると，一般的に，日本のボールの方が飛びやすく,国際球の方が縫い目も高く，滑りやすいと言われていた．
国際試合の度に代表選手が「ボールの違和感」を訴えるようではプレーにも影響しかねない．これを解消すべく，NPB が使用するボールを反発力(飛距離)や触ったときの感触が『国際球』に近いものに統一することになり，2011 年より導入された．
【ルール変更による影響】
一般的に打球は飛ばなくなり，投手（守備側）に有利になると言われている．
② セ・パ両リーグの審判員の統合．
【導入の主旨】
円滑な運営や経費節減などを目的に 2011 年シーズンから，それまでは別々に運営されていた各リー
グの審判員業務を統合して活動することになった．セ・パ両リーグで異なっていた立ち位置や細かな動作なども統一された．
【ルール変更による影響】
ストライクゾーンはもともとセリーグの方が広いとされており，今回の審判員統合でパリーグのストライク
ゾーンもセリーグに合わせて広くなったと言われている．ストライクゾーンが広くなると投手（守備側）に有利になると考えられる．
③ 試合時間 3 時間 30 分ルールの導入．
【導入の主旨】
東日本大震災の影響により，節電対策として 2011 年シーズンは，試合開始時刻から 3 時間30 分経過した場合，新しい延長回には入らないというルールが設けられた．
【ルール変更による影響】
勝率＝勝数／（勝数＋敗数）で算出され，勝率により順位が決定される．全チームそう試合数は 144 試合と決まっており，引分の場合再試合は行われない．引分数が多いということは，（勝数＋敗数）が尐なくなるため，勝ち越している（勝数＞敗数の）チームは，勝数と敗数の差（勝数－敗数）の値が同数のチームがある場合，（勝数＋敗数）の総数が尐ない方が勝率は高くなる．つまり，引分数が多い（試合消化数が多い）方が有利になる．そのため，上位チームは引分数が多い方が，最終的により上位になりやすい
ので，2011 年シーズン中は，引分の数が，最終的な順位に影響するのではないかと言われた．
注） 勝数＜敗数の場合は，逆の傾向が出る．
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2011 年 12 月 2 日

２．解析の目的2009 年，2010 年，2011 年の日本プロ野球レギュラーシーズンの実データを用いて，基本解析，重回帰分析・数量化Ⅰ類，主成分分析，クラスター分析などを行い，前述のルール変更による影響の有無を検証する．また，リー
グ別，チーム別に影響の傾向が異なるのか検証する．

３．データ
データは，日本野球機構（NPB）のオフィシャルサイトに公開されているデータより，33 変数×36 サンプルを収集した．
◆変数（33 変数）

基本
データ

勝敗
データ

年
順位
変 チーム
数 リーグ
試合数

勝数
敗数
引分数
勝率

表 1．解析に用いる変数
打撃系データ
プラス要因
マイナス要因
得点
打率
三振
安打
出塁率
併殺打
本塁打
長打率
盗塁
犠打
四球
死球

投手系データ
プラス要因
マイナス要因
防御率
被安打
セーブ
被本塁打
ホールド
与四球
完投
与死球
完封勝
失点
奪三振
自責点

◆サンプル
12 球団×3 年分（2009 年～2011 年）＝36 サンプル．

４．基本解析
多変量連関図全変数を用いて，多変量連関図を描き，基本情報を確認する．
なお，試合数はすべて 144（試合）なので，解析からは除外する．
統計的に特徴的な傾向が表れている変数，組み合わせを手早く確認するために，「注目グラフ表示」機能を用いる．以下の条件（表 2）に該当する変数，組み合わせの各グラフについて，着色表示される．（図 1）
表 2．注目グラフ表示（着色表示）の条件：外れ値があるヒストグラム，散布図（初期設定：2σ外のサンプルがある場合）
正規分布に従っているかどうか：正規分布に従っているとはいえないヒストグラム
外れ値の有無相関関係の強さ
関連性の有無（独立であるかどうか）
層間でばらつきに違いがあるかどうか
層間で平均に違いがあるかどうか：相関関係が強い散布図（初期設定：相関係数の絶対値が 0.6 以上）：独立であるとはいえない帯グラフまたは立体棒グラフ：層間でばらつきに違いがある層別ヒストグラム（初期設定：有意水準 5%）：層間で平均に違いがある層別ヒストグラム（初期設定：有意水準 5%）2© 2012, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

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図 1．多変量連関図（強調表示）
勝数と勝率に正の相関がある，得点と本塁打数，安打数，打率に正の相関がある，など当然と思われる事象は除外して，多変量連関図より，以下のような特徴的な傾向が掴める．
・ 「年」によって，平均値に違いがある変数が多くある．
・ 「リーグ」によって，「盗塁数」，「セーブ数」，「完投数」に違いがある．
・ 「敗数」と「引分数」は，「防御率」，「失点」，「自責点」といった投手成績の変数との相関がある．
・ 「敗数」は，「防御率」，「被安打数」，「失点」，「自責点」と正の相関があり，「セーブ数」は負の相関がある．
・ 「引分数」は，「防御率」，「被本塁打数」，「失点」，「自責点」と負の相関がある．
・ 「勝数」は，打撃成績とも投手成績とも高い相関があるものはない．
・ 「本塁打数」と「犠打数」に負の相関がある．
・ 「四球数」と「得点」に正の相関がある．
など「年」による傾向がありそうなので，詳しく確認する．
多変量連関図より，「年」の行を切り抜き表示する．

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2011 年 12 月 2 日「年」の行を切り抜き表示した連関図

図 2．「年」の行を切り抜いた連関図「年」の行を切り抜き表示した連関図より，以下のような特徴的な傾向が掴める．
・
・
・
・
・
・

「年」によって「引分数」に違いがあり， 2009 年，2010 年に比べて 2011 年の引分数は多い．
「得点」，「安打数」，「本塁打数」，「打率」，「出塁率」，「長打率」，など，打撃系の変数について，2009 年，
2010 年に比べて 2011 年は低い．
「四球数」が，2009 年，2010 年に比べて 2011 年は尐ない．
「併殺打数」が，2009 年，2010 年に比べて 2011 年は尐ない．
「防御率」，「被安打数」，「被本塁打数」，「与死球数」，「失点」，「自責点」，など，投手系の変数について，2009 年，2010 年に比べて 2011 年は低い．
「完封勝数」が，2009 年，2010 年に比べて 2011 年は多い．

2009 年，2010 年に比べて 2011 年は投手に有利な結果となっており，問題の背景で述べたルール変更の影響を裏付ける結果となっている．

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次に，2011 年の大きな特徴である「引分数」について詳しく確認する．
多変量連関図より，「引分数」の行を切り抜き表示する．
「引分数」の行を切り抜き表示した連関図

図 3．「引分数」の行を切り抜いた連関図「引分数」の行を切り抜き表示した連関図より，以下のような特徴的な傾向が掴める．
・・

2009 年，2010 年に比べて 2011 年の「引分数」は多い．
「引分数」と「防御率」，「被本塁打数」，「失点」，「自責点」，など，投手系の変数について，負の相関がある．

2009 年，2010 年に比べて 2011 年は引分数が多く，3 時間 30 分ルールの影響は明らかである．
また，引分数が，最終的な順位に影響するかどうかについては，このデータからは，「引分数」と「順位」に特徴的な関係は見いだせない．
「引分数」と「防御率」，「被本塁打数」，「失点」，「自責点」など，投手系の変数について，負の相関があることから，投手成績の良いチーム（投手力のあるチーム）が引分になっている場合が多いと言える．
「引分が多い」＝「負けない」ということで強いイメージを与える可能性がある．

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2011 年 12 月 2 日「引分数」についてさらに詳しく確認する．
多変量連関図において，マーキングの機能を用いて「年」で層別表示した後，「引分数」の行を切り抜き表示す
る．
「年」でマーキング（層別表示）後，「引分数」の行を切り抜き表示した連関図

図 4．マーキング後，「引分数」の行を切り抜いた連関図

マーキング（層別表示）後の「引分数」の行を切り抜き表示した連関図より，「引分数」と「防御率」，「被本塁打数」，「失点」，「自責点」などの変数との負の相関は，「年」で層別すると擬相関であることがわかる．
その他，「年」で層別した情報を踏まえて，「引分数」については特に目立った傾向を見出すことはできない．
次に，「年」でマーキングした多変量連関図より，「勝率」の行を切抜きし，「勝率」との関係が強い変数はないか検討する．

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2011 年 12 月 2 日「年」でマーキング（層別表示）後，「勝率」の行を切り抜き表示した連関図

図 5．マーキング後，「勝率」の行を切り抜いた連関図「勝率」の行を切り抜き表示した連関図より，勝率と引分数は関係が見られない．
勝率について，チームごとに平均値に傾向が見られることから，
過去3 年間の勝率が高いチームと低いチーム（強いチームと弱いチーム）があることがわかる．
「勝率」の連関図を「年」でマーキング（層別）表示することより，
打撃系の変数では，得点，安打数，本塁打数などの変数が勝率と正の相関があるように見え，投手系の変数では，防御率，被安打，失点，自責点などの変数が勝率と負の相関があるように見える．
相関係数行列で確認すると，各年共に投手系の変数が勝率と相関があることがわかる．
特に 2011 年は投手系の変数の相関が高くなり，打撃系の変数の相関が低くなっている傾向がある．

図 6．勝率と各変数の相関係数（年ごとに層別）
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層別散布図の拡大表示
連関図から任意のグラフを指定し拡大表示
することができる．
ここでは，勝率と防御率の層別散布図を拡大表示してみる．
拡大した層別散布図に対して，層ごとに確率楕円の表示を行うことができる．
「年」で層別することにより，勝率と防御率に負の相関があることがわかる．さらに，ここでも2009 年，2010 年に比べ 2011 年の防御率が低
いことがわかる．
層別散布図は，層ごとの散布図に表示方法を切り替えて描くこともできる．

図 7．層別散布図（年ごとに層別）

図 8．層ごとの散布図

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５．重回帰分析・数量化Ⅰ類
次に「勝率」を目的変数とした重回帰分析・数量化Ⅰ類による解析を行う．
この時，順位，勝数，敗数の各変数は，勝率への寄与が当たり前なので，予め説明変数の候補から外す．
変数選択
変数選択画面において，「強調表示」機能を利用する．
「強調表示」機能は，その時点で，説明変数として取り入れられていない変数のうち，分散比の値が最も大きい変数について着色表示してくれる機能で，次に説明変数として取り込む変数の目安になる．

図 9．変数選択 初期状態

「セーブ数」→「打率」→「防御率」→「得点」の順で，説明変数として取り込むことができる．
この時点で，自由度二重調整寄与率（R**＾2）は 0.851，残差標準偏差は 0.027，残差自由度は 31 である．
ここまで取り込まれた変数は，他の変数に比べ一般的な知見からも勝率に対して重要な変数だと思われる．
また，各変数の偏回帰係数の符号についても違和感はない．
ここで，「打率」の分散比の値が 2 を下回っているので，「打率」を説明変数から外す．

図 10．変数選択 第①段階

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その後，「犠打数」→「完投数」→「長打率」の順で，説明変数として取り込むことができる．
ここで，「得点」と「長打率」のトレランスの値が 0.1 より小さくなったので着色表示される．
この 2 つの変数のうちどちらかを説明変数から外すことも検討できるが，ここでは外さずに，変数選択を続行する．

図 11．変数選択 第②段階

その後，「盗塁数」→「引分数」→「三振数」→「四球数」と取り入れたところで，「得点」の分散比の値が 2 を下回ったので，「得点」を説明変数から外す．

図 12．変数選択 第③段階

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この時点で，分散比の値が 2 を超える変数はないので，重回帰モデルを確定させる．

図 13．変数選択 第④段階

図１４．確定モデル
この時，自由度二重調整寄与率（R**＾2）は 0901，残差標準偏差は 0.021，残差自由度は 26 である．
ここで説明変数として取り込まれた各変数の偏回帰係数の符号について，特に違和感はない．

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残差の検討確定した重回帰モデルについて，残差の検討を行う．
残差の分布
まず，テコ比と残差ｔ値の散布図により，重回帰モデルから外れの大きいサンプル，重回帰モデルに大きく影響を与えているサンプルがないか確認する．

2009 年の楽天，2011 年のオリックスのｔ値が 2.0 を超えているが，3.0 よりは小さいので許容できるもの考える．
テコ比については，すべて平均の2.5 倍以内なので問題ないと考える．

図 15．テコ比と残差ｔ値の散布図
次に，残差のヒストグラムを確認する．

残差のヒストグラムより，外れ値もな
く，ほぼ正規分布している．
また，統計量からは,平均値が 0.00，
ひずみ，とがり共に 1.0 未満であるので，残差の分布として問題ないと考える．

図 16．残差のヒストグラム

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残差の連関
次に，残差と各説明変数との連関図を確認する．

図 17．残差と各変数の連関図
各変数共に特徴的な傾向はなく，残差のばらつき方に問題はない．
「勝利」を予測するための重回帰式の 1 つとして採用できると考えられる．

図 18．重回帰式（確定モデル）

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別の重回帰モデルの検討できあがった重回帰式とは別の重回帰モデルを検討してみる．
偏回帰プロット
既にできあがった重回帰モデルより，偏回帰プロットを描いてみる．

図 19．偏回帰プロット一覧
各説明変数の中でも，長打率と防御率の相関係数（r）が大きいことがわかる．
そこで，長打率と防御率のみを説明変数として用いた重回帰モデルを検討してみる．

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シンプルな重回帰モデル
変数選択画面において長打率と防御率のみを説明変数として取り込み重回帰式を作る．

説明変数 2 つのシンプルな重回帰モデルができあがり，この時，自由度二重調整寄与率（R**＾2）は 0788，残差標準偏差は 0.034，残差自由度は 33 である．
また，各説明変数の偏回帰係数の符号についても特に違和感はない．
残差の検討を行うと，テコ比と残差ｔ値の散布図（図 22）より，2009 年の楽天，2011 年のヤクルトのｔ値が 2.0 を超えているが，3.0 よりは小さいので許容できるもの考える．
テコ比については，すべて平均の 2.5 倍以内なので問題ないと考える．
残差のヒストグラム（図23）からは，正規分布から大きく外れているとは言えず，残差と各変数の連関図（図 24）からも特に大きな傾向は見られないので，残差のばらつきは問題ないと言える．

図 20．変数選択（長打率と防御率のみ）

図 21．確定モデル（長打率と防御率のみ）

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図 22．テコ比と残差ｔ値の散布図

図 23．残差のヒストグラム

図 24．残差と各変数の連関図

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質的変数を取り込んだ重回帰・数量化Ⅰ類モデル その①
予備解析において，特徴的な傾向が表れていた「年」を説明変数として取り込んだ重回帰・数量化Ⅰ類モデルを検討してみる．
まず，「年」を説明変数として取り込み「年」は取り込んだまま外さないものとして変数選択を行った結果，
説明変数として，「年」，「リーグ」，「引分数」，「得点」，「三振数」，「セーブ数」，「ホールド数」，「与死球」，「失点」を取り込んだ重回帰・数量化Ⅰ類モデルができた．
この時の自由度二重調整寄与率（R**＾2）は 0894，残差標準偏差は 0.022，残差自由度は 25 である．
また，各説明変数の偏回帰係数の符号については，与死球
数が正（+）になっており，これは一般的な知見と合致しない．
残差の検討を行うと，残差のヒストグラム（図 27）において，とがりの値が-1.417 となっている．
また，正規確率プロット（図 28）における正規性の検定（Shapiro-Wilk）において，P値は0.010と有意となり， 検定方法
を Anserson-Darling に切り替えても P 値は 0.021 と有意となるので，正規分布とは言えない．残差の正規性が保たれていない．

図 25．「年」を取り込んだ変数選択

図 26．「年」を取り込んだ重回帰・数量化Ⅰ類モデル（確定モデル）

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図 27．残差のヒストグラム

図 28．正規確率プロット

以上より，今回得られているデータにおいて，説明変数に「年」を取り込んだ重回帰・数量化Ⅰ類モデルを想定するよりは，年ごとに層別して，それぞれの年で重回帰モデルを検討した方が，当てはまりの良い重回帰モデルが得られる可能性がある．

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質的変数を取り込んだ重回帰・数量化Ⅰ類モデル その②
質的変数の「リーグ」を説明変数として取り込んだ重回帰・数量化Ⅰ類モデルを検討してみる．
まず，「リーグ」を説明変数として取り込み「リーグ」は取り込んだまま外さないものとして変数選択を行った結果，
説明変数として，「リーグ」，「引分数」，「犠打数」，「長打率」，「三振数」，「防御率」，「セーブ数」，「ホールド数」，「完投数」，「与死球」を取り込んだ重回帰・数量化Ⅰ類
モデルができた．
この時の自由度二重調整寄与率（R**＾2）は 0891，残差標準偏差は 0.022，残差自由度は 25 である．
また，各説明変数の偏回帰係数の符号については，
与死球数が正（+）になっており，これは一般的な知見と合致しない．
残差の検討を行うと，テコ比と残差ｔ値の散布図（図31）において，2011 年西武，2011 阪神の残差ｔ値が-2.0を下回っているが，-3.0 よりは大きいので許容できるもの考える．
残差のヒストグラム（図 32）からは，正規分布から大きく外れているとは言えず，残差と各変数の連関図（図33）からも特に大きな傾向は見られないので，残差のば
らつきは問題ないと言える．
図 29．「リーグ」を取り込んだ変数選択

図 30．「リーグ」を取り込んだ重回帰・数量化Ⅰ類モデル（確定モデル）

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図 31．テコ比と残差ｔ値の散布図

図 32．残差のヒストグラム

図 33．残差と各変数の連関図

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６．主成分分析
次に主成分分析を行う．
全ての変数を用いて主成分分析を行う．
固有値
固有値を確認すると，主成分 1 から
主成分 7 までの固有値が 1 を超えており，累積寄与率より，主成分1～7までで全体の 85.8％の情報が要約されていることがわかる．

図 34．固有値
因子負荷量
因子負荷量を確認すると，主成分 1
は，「防御率」，「被安打」，「被本塁打」，「失点」，「自責点」などの投手系の変数の相関が高いことがわかる．
また，「勝数」，「勝率」，「セーブ数」，「完封勝数」など勝ち系の変数にマイナスの符号がついており，「盗塁数」，「犠打数」などの攻撃系の変数もマイナスの符号になっている．
主成分 2 は，「順位」，「勝数」，「敗数」，「勝率」などの勝敗データとの相関が高いことがわかる．
主成分 3 は，「ホールド数」，「完投数」，などの投手系の変数との相関が高いことがわかる．

図 35．因子負荷量21© 2012, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

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因子負荷量散布図
主成分 1 と主成分 2 の因子負荷量の散布図を描き，軸の解釈を行う．
主成分 1 はプラス側に「長打率」，「得点」，「出塁率」，「被本塁打」，「失点」，「自責点」，「防御率」など，得点に関わる変数が並んでおり，マイナス側には「完封勝数」，「引分数」，「セーブ数」，「ホールド数」など，投手成績に関する変数が並んでいる．
これより。主成分 1 は，「投打」の軸と解釈することができる．
主成分 2 はプラス側に「勝数」，「勝率」，マイナス側に「敗数」が表れている．
これより，主成分 2 は「勝敗」の軸と解釈することができる．

図 36．因子負荷量散布図（主成分 1：投打軸と主成分 2：勝敗軸）
次に，主成分 1 と主成分 3 の因子負荷量の散布図を描き，軸の解釈を行う．
主成分3 はプラス側に「完投数」，マイナス側に「ホールド数」，「セーブ数」が表れている．
これより，主成分3は「完投型⇔継投型」の軸と解釈することができる．

図 37．因子負荷量散布図（主成分 1：投打軸と主成分 3：完投・継投軸）22© 2012, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

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主成分得点散布図 （主成分 1（投打軸）・主成分 2（勝敗軸））
主成分 1（投打軸）と主成分 2（勝敗軸）の主成分得点の散布図を描き，各サンプルの傾向を検討する．
2011 年ソフトバンク，2009 年巨人の強さが目立つ．
解釈しやすくするために，「年」，「チーム」，「リーグ」の各質的変数で層別した主成分得点の散布図を描く．
「年」で層別すると，2011 年は主成分 1（投打軸）において，明ら
かに投手系の変数に寄った傾向を示している．
さらに，2011 年に優勝したソフトバンクと中日はより「投」寄りの傾向を示しているので，2011 年は投手力のあるチームが上位になったと解釈できる．
図 38．主成分得点散布図（主成分 1（投打軸）と主成分 2（勝敗軸））
層別した主成分得点散布図

図 39．主成分得点散布図（「年」層別）

図 40．主成分得点散布図（「チーム」層別）「チーム」層別すると，中日は「投」のチーム，
西武，横浜は「打」のチームと言える．
「リーグ」で層別すると，リーグ別に特筆する特徴的な傾向は見られない．

図 41．主成分得点散布図（「リーグ」層別）

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主成分得点散布図 （主成分 1（投打軸）・主成分 3（完投・継投軸））
主成分 1（投打軸）と主成分 3（完投・継投軸）の主成分得点の散布図を描き，各サンプルの傾向を検討する．
完投型にはパリーグのチームが多く，継投型にはセリーグのチームが多いことがわかる．
解釈しやすくするために，「年」，「チーム」，「リーグ」の各質的変数で層別した主成分得点の散布図を描く．
「年」で層別すると，2009 年および 2010 年については打撃型のチームは完投型，投手型のチームは継投型の傾向が強い．
それに対して，2011 年は，打撃型のチームは継投型，投手型のチームは完投型の傾向が強い．
図 42．主成分得点散布図（主成分 1（投打軸）と主成分 3（完投・継投軸））
層別した主成分得点散布図

図 43．主成分得点散布図（「年」層別）

図 44．主成分得点散布図（「チーム」層別）「チーム」で層別すると，中日，横浜は継投型のチームと言える．
「リーグ」で層別すると，パリーグは完投型，セ
リーグは継投型という傾向が顕著に確認できる．
これは，パリーグにおける指名打者（DH）制が関係していると考えられる．

図 45．主成分得点散布図（「リーグ」層別）
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同時布置図
同時布置図の機能では，因子負荷量の情報と主成分得点の情報を同時に表示できる．

図 46．同時布置図 （主成分 1 と主成分 2）

図 47．同時布置図 （主成分 1 と主成分 3）

７．クラスター分析
JUSE-StatWorks/V5 では，主成分分析で作られた主成分の情報を用いてクラスター分析を行うことができる．
主成分得点，主成分得点グラフ，主成分得点散布図，同時布置図の各画面において，「解析操作」メニューの「クラスター分析」ボタ
ンをクリックした後，クラスター分析に用いる
主成分を指定することによりクラスター分析の解析画面（デンドログラム）が表示される．

図 48．主成分分析からクラスター分析を実行

25© 2012, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

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デンドログラム
デンドログムは各クラスター間の結合レベルを樹形図で表したもので，凝集過程を視覚的に把握する事ができる．

図 49．デンドログラム
デンドログラムの結果と固有技術的な知見より，以下のような傾向を読み取ることができる．
・ 中日のデータは，3 年分のどの年のデータも同一のクラスターに属し，一貫したチームカラーを示していると言える．
・ 2011 横浜，2011 ロッテ，2010 ヤクルトが属するクラスターは，成績不振のクラスターと解釈できる．
クラスター情報を主成分分析に反映する
デンドログム画面において，「解析操作」メニューの「クラスター情報保存」ボタンをクリックすると，クラスター情報をワークシートへ登録できる．
クラスター情報を登録後，主成分分析の解析画面に戻り，クラスター情報を用いた解析ができる．主成分得点散
布図に戻り，「層別」ボタンで「クラスター番号」で層別する．

図 50．主成分得点散布図 （主成分 1 と主成分 2）

図 51．主成分得点散布図 （主成分 1 と主成分 3）26© 2012, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

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クラスター番号で層別した主成分得点散布図より，各クラスターは以下のように解釈できる．
クラスター1 は，投高打低の継投型
クラスター2 は，バランス型
クラスター3 は，投高打低の完投型
クラスター4 は，成績不振（中途半端）型
クラスター5 は，投低打高型

８．主成分を説明変数にした重回帰分析
JUSE-StatWorks/V5 では，主成分分析で作られた主成分の情報を用いて重回帰分析を行うことができる．
因子負荷量，因子負荷量グラフ，主成分得点，主成分
得点グラフの各画面において，「解析操作」メニューの「回帰分析」ボタンをクリックした後，目的変数と説明変数の候補とする主成分を指定することにより，重回帰分析の解析（変数選択）画面が表示される．
ここでは，目的変数を「勝率」とし，主成分 1 から主成分7 までを説明変数の候補として指定した後，［OK］ボタンをクリックして，回帰分析の解析（変数選択）画面へ進む．

図 52．主成分分析から回帰分析を実行
変数選択
変数選択画面において，各主成分を説明変数として取り込むか否かを検討することにより重回帰モデルを構築する．
ここでは，「主成分 1（投打軸）」，「主成分 2（勝敗軸）」，「主成分 4」，「主成分 5」，「主成分6」が説明変数として取り込まれ，自由度二重調
整済寄与率 0.978，残差標準偏差 0.010，残差
自由度 30 の回帰式が得られた．

図 53．変数選択（主成分を用いた重回帰分析）
ここで，「主成分3（完投・継投軸）」は，説明変数として取り込まれなかった．このことにより，チームの投手事情が完投型であっても継投型であっても，勝率に対しては関係がないと考えられる．
また，ここまでに，主成分 1，2，3 について軸の解釈は行ってあったが，主成分 4 以降の軸の解釈は行っていなかった．説明変数として取り込まれた主成分 4，5，6 についても，軸の解釈を行う必要がある．

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９．まとめ
以上の解析より，以下の通り確認できた．
① 「統一球」の導入による影響
2011 年は2009 年，2010 年に比べて，投高打低の傾向が顕著に見られ，投手（守備側）に有利であったと言える．
また，チーム別には，2009 年，2010 年とも投手系の成績が良かった中日は，もともと投高打低のチームカラーであったと言え，2011 年統一球の影響を最も受けていないと考えられる．
これとは対照に，2009 年，2010 年打高のチームは，2011 年は苦しんだと言える．
② セ・パ両リーグの審判員の統合による影響
2009 年，2010 年に比べて，2011 年に四球の数が尐ないのは，審判員統合によるストライクゾーンが広めになった影響と考えられる．これも 2011 年が投手有利になった原因の 1 つと言える．
③ 試合時間 3 時間 30 分ルールの導入による影響
2009 年，2010 年に比べて，2011 年は引分の数が多い．
しかし，引分数が多いチームが上位になっているとは認められず，引分数と順位の関係は見いだせない．
引分数が多いチームが有利とは言えない．

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10．JUSE-StatWorks/V5 における主な機能強化項目◆重回帰分析・数量化Ⅰ類
No
解析手法
1
重回帰分析・数量化Ⅰ類

区分
変更

2
3

重回帰分析・数量化Ⅰ類
重回帰分析・数量化Ⅰ類

変更
新規

4

重回帰分析・数量化Ⅰ類

新規5

重回帰分析・数量化Ⅰ類

新規6

重回帰分析・数量化Ⅰ類

新規7

重回帰分析・数量化Ⅰ類

新規8

重回帰分析・数量化Ⅰ類

変更

9

重回帰分析・数量化Ⅰ類

新規10

重回帰分析・数量化Ⅰ類

新規11

重回帰分析・数量化Ⅰ類

新規12

重回帰分析・数量化Ⅰ類

変更

13

重回帰分析・数量化Ⅰ類

変更

14

重回帰分析・数量化Ⅰ類

変更

15

重回帰分析・数量化Ⅰ類

変更

16

重回帰分析・数量化Ⅰ類

変更

強化項目・変更項目
解析可能な変数の数を拡張しました．
（説明変数：1～255→1～999）
二重タブ化により出力画面を整理しました．
注目すべき値が表示されたセルを着色する強調表示機能を新規に追加しました．
「変数選択」画面に分散比の p 値，標準偏回帰係数，トレランス等を出力できるようにしました．また，残差平方和はデフォルトで非表示としました．
変数選択状態のデフォルトを選択できるようになりました（手動選
択（定数項のみ選択）／全変数選択）．
「選択履歴」画面に AIC を出力できるようにしました（デフォルトは非表示）．
「確定ﾓﾃﾞﾙ」画面を新規に追加しました．
「確定ﾓﾃﾞﾙ」画面の出力項目は「変数選択」画面の出力項目と基本的に同じですが，「変数選択」画面で選択された変数のみを表示する点が異なります．更に「確定ﾓﾃﾞﾙ」画面には，回帰式を式の形で表わしたものも出力します．
「回帰係数」画面上にモデル評価用統計量（寄与率 R^2 など）は出力しないようにしました．
「予測判定ｸﾞﾗﾌ」画面に「寄与率 R^2」，「R*^2」，「R**^2」を出力するようにしました．
解析手法「重回帰分析」の機能統合に伴い，「分散分析表」画面を新規に追加しました．
解析手法「重回帰分析」の機能統合に伴い，「残差一覧表」画面
で「残差」を「基準化残差」に切り替えることができるようにしました．
用語「t 値」を「残差 t 値」に変更しました．
また，「残差一覧表」画面の上部に「残差t 値：外的スチューデント
化残差」の表示を新規に追加しました．
「残差一覧表」画面の「残差 t 値」に対する出力基準値のデフォル
トを「2.0」に変更しました（V4.0 では「1.5」）．
「テコ比と残差 t 値」画面の補助線を，「残差一覧表」画面の出力
基準値（全サンプルの場合はデフォルト値）と連動させるようにしました．また，補助線外のプロットはデフォルトでサンプル名称を表示するようにしました．
「残差との連関図」画面の散布図，層別ヒストグラムを拡大した場
合，拡大後のグラフを，V4.0 では新規ウィンドウに表示しましたが，V5 では隣のタブ（「連関図（拡大）」タブ）に表示するようにしました．
「予測」画面の予測条件・結果は，回帰式が変わらない限りはタブを切り替えても保持するようにしました．
これに伴い，リボンコントロール上に「ﾃﾞｰﾀｸﾘｱ」ボタンを新規に追加しました．

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2011 年 12 月 2 日◆主成分分析，因子分析，数量化Ⅲ類
No
解析手法
区分
1
主成分分析，因子分析，
変更
数量化Ⅲ類
2
主成分分析，因子分析，
変更
数量化Ⅲ類
3
主成分分析，因子分析
新規4

主成分分析，因子分析，
数量化Ⅲ類

変更

5

主成分分析，因子分析，
数量化Ⅲ類

変更

6

主成分分析

変更

7

因子分析

変更

8
9

主成分分析，因子分析
主成分分析

新規
新規

10

主成分分析

新規

11

主成分分析，因子分析

新規12

主成分分析，因子分析，
数量化Ⅲ類
主成分分析，因子分析，
数量化Ⅲ類
主成分分析，因子分析，
数量化Ⅲ類

新規

15

主成分分析，因子分析

新規16

主成分分析，因子分析，
数量化Ⅲ類

新規

17

主成分分析，因子分析，
数量化Ⅲ類

変更

18

主成分分析，因子分析，
数量化Ⅲ類

新規

13
14

変更
変更

強化項目・変更項目
解析可能な変数の数を拡張しました．
（解析対象変数：2～256→2～1000）
二重タブ化により出力画面を整理しました．
注目すべき値が表示されたセルを着色する強調表示機能を新規に追加しました．
V4.0 の「基本表示」画面は廃止しました．
これは，V4.0 の「基本表示」画面の出力内容が他の画面と重複しており，しかも中途半端であることが理由です．
初期表示画面を変更しました．
（主成分分析：「固有値」画面，因子分析：「因子負荷量」画面，数
量化Ⅲ類：「変数ｽｺｱ表」画面）
デフォルトの主成分数を，①固有値が 1 以上の主成分の数以上，②累積寄与率が80%以上，③主成分数は5以上，の3つの条件を満たす最小の主成分の数に変更しました．
デフォルトで規準化バリマックス回転後の結果を出力するようにしました．
「出発行列」画面を新規に追加しました．
「因子負荷量」画面に「固有値」，「寄与率」，「累積寄与率」，「累積寄与度」の出力を新規に追加しました．
規準化バリマックス回転による軸の回転機能を新規に追加しました（回転する主成分軸は任意に選択できます）．
主成分，因子を説明変数とする回帰分析を直ぐに実行できるようにしました．
因子負荷量，変数スコアの棒グラフを出力する「因子負荷量ｸﾞﾗﾌ」／「変数ｽｺｱｸﾞﾗﾌ」画面を新規に追加しました．
因子負荷量散布図，変数スコア散布図のプロット名称を，デフォ
ルトで全プロットに対し表示するようにしました．
「主成分得点」／「因子得点」／「ｻﾝﾌﾟﾙｽｺｱ」グループでは，解析
対象データのサンプル数によらず，デフォルトでは常に全サンプ
ルを表示するようにしました．
クラスター分析（階層的，非階層的選択可）による主成分得点，因子得点のクラスタリングを直ぐに実行できるようにしました．
主成分得点，因子得点，サンプルスコアの棒グラフを出力する「主成分得点ｸﾞﾗﾌ」／「因子得点ｸﾞﾗﾌ」／「ｻﾝﾌﾟﾙｽｺｱｸﾞﾗﾌ」画面を新規に追加しました．
主成分得点散布図，因子得点散布図，サンプルスコア散布図のプロット名称を，デフォルトで全プロットに対し表示するようにしました．
「同時布置図」画面を新規に追加しました．
「同時布置図」画面には，主成分得点／因子得点散布図上に因子負荷量をベクトル表示したグラフを出力します．

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2011 年 12 月 2 日◆判別分析・数量化Ⅱ類，二次判別関数
No
解析手法
区分
1
判別分析・数量化Ⅱ類
変更
2
判別分析・数量化Ⅱ類
新規
3
判別分析・数量化Ⅱ類
変更

4

判別分析・数量化Ⅱ類

新規

5

判別分析・数量化Ⅱ類

新規

6

判別分析・数量化Ⅱ類

新規

7

判別分析・数量化Ⅱ類

変更

8

判別分析・数量化Ⅱ類

変更

9

判別分析・数量化Ⅱ類

変更

10

判別分析・数量化Ⅱ類

新規11

判別分析・数量化Ⅱ類

変更

12

二次判別関数新規

強化項目・変更項目
二重タブ化により出力画面を整理しました．
各群の重心スコアの出力を新規に追加しました．
2 群の判別での「変数選択」画面の用語を変更しました；(D)^2→判別効率 D^2，(D’)^2→D*^2，(D’’)^2→D**^2，D^2 の差→変化量，F 比→F 値
2 群の判別での「変数選択」画面において，F 値に対する p 値の出力を新規に追加しました．
2 群の判別の場合に変数増減法による逐次変数選択を行えるようにしました．
2 群の判別の場合に「判別関数」画面を新規追加しました．
2 群の判別の場合の「判別関数」画面の出力項目は「変数選択」画
面の出力項目と基本的に同じですが，「変数選択」画面で選択された変数のみが表示する点が異なります．更に 2 群の判別の場合の「判別関数」画面には，判別関数を式の形で表わしたものも出力します．
一般的判定，ジャックナイフ判定での用語を変更しました；D^2→ﾏﾊﾗﾉﾋﾞｽ距離，正答→正答（実測値），
誤答→誤答（実測値）
一般的判定，ジャックナイフ判定の「サンプル表示」画面で，デフォルトで全サンプルを表示するようにしました．
また，「予測」列，「観測」列に群名称も表示するようにしました．
スコアのヒストグラムの目盛を，中心に「0.000」が表示されるように変更しました．
また，「0.000」に補助線を表示するようにしました．
「予測」画面に，各群の重心からのマハラノビスの距離の上側確率の出力を新規に追加しました（2群の判別の場合はスコア・確率をデフォルトで表示，3・4 群の判別の場合は確率をデフォルトで表示）「予測」画面の予測条件・結果は，判別関数が変更されるまで，他のタブに切り替えられても保持するように変更しました．
これに伴い，リボンコントロール上に「ﾃﾞｰﾀｸﾘｱ」ボタンを新規に追加しました．
解析手法「二次判別関数」を新規に追加しました．
解析手法「二次判別関数」の特徴は次の通りです；
 解析可能なデータは，目的変数が 2 群，かつ，説明変数が量的変数のみとなります．
 等分散性の検定結果が表示されます．その結果を踏まえ，線形判別関数に変更することも可能です．
 変数選択を行うことはできません（「変数の指定」ダイアログで指定された変数を全て使用します）．
 一般的判定のみが出力されます（ジャックナイフ判定は出力さ
れません）

31
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2011 年 12 月 2 日◆その他の多変量解析手法
No
解析手法
1
単回帰分析

区分
新規

2

単回帰分析

新規

3
4

単回帰分析
単回帰分析

新規
新規

5

直交多項式回帰変更

6
7

ロジスティック回帰分析
重みつき回帰分析

新規

8

AID（多段層別分析）変更

9

AID（多段層別分析）

変更

10

AID（多段層別分析）

変更

11

変更

13

非階層的ｸﾗｽﾀｰ分析（k-means 法）
非階層的ｸﾗｽﾀｰ分析（k-means 法）
階層的ｸﾗｽﾀｰ分析

14
15
16
17

SD 法（SD プロファイル）
集計表解析
SEM（構造方程式ﾓﾃﾞﾘﾝｸﾞ）
GM（ｸﾞﾗﾌｨｶﾙﾓﾃﾞﾘﾝｸﾞ）

12

変更
新規

新規

強化項目・変更項目
データに繰返しがある場合に対応しました（データに繰返しがある場合は分散分析表に要因「当てはまりの悪さ」を表示）．
傾きβ1 に対する一般仮説の検定の p 値，及び，切片β0 に対する検定の p 値の出力を新規に追加しました（デフォルトでは
H0：β1=0 の検定の p 値のみを出力）．
原点を通る回帰直線のあてはめ機能を新規に追加しました．
層別（2 カテゴリ）の分析機能を新規に追加しました（層毎の回帰線のあてはめ，傾きβ1・切片β0 の差の検定の p 値の出力）．
二重タブ化により出力画面を整理しました．
（グループ：変数選択，確定ﾓﾃﾞﾙ，予測）（変更無し）
出力結果を解析手法「重回帰分析・数量化Ⅰ類」と共通化しました．
二重タブ化により出力画面を整理しました．
（グループ：ｶﾃｺﾞﾘ情報，解析）
目的変数が質的変数（2 群）の場合に，各画面の文字列「2 群」
を「第 2 群」に変更しました．また，第 1 群，第 2 群のカテゴリ名
を「ｶﾃｺﾞﾘ情報」画面に表示するようにしました．
分割が行われていない状態で「２進木」タブが選択された場合
は，確認メッセージ「逐次選択による分割を実行しますか？」を表示するようにしました．
初期クラスター配置のデフォルト設定を「ランダム配置」に変更
しました．
同じクラスター数に対し異なるクラスタリング結果が得られるように変更しました（乱数のシード値設定のタイミングの変更）．
クラスター化法，類似係数のデフォルトを次のように設定しました；
解析対象変数ｸﾗｽﾀｰ化法
類似係数
量的変数のみｳｫｰﾄﾞ法平方ﾕｰｸﾘｯﾄﾞ距離
量・質混在
質的変数のみ群平均法
ﾋﾟｱｿﾝの一致係数（変更無し）（変更無し）（変更無し）
有向独立グラフから SEM のパス図を自動作成する機能を新規に追加しました．

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