質問: 統計か検証か そうした方法を教えて下さい。 質問文が長いので4問に分かれています。 京都育ち234人Aグループ、広島育ち128人Bグループについて、(全員25~57歳で、身体障害なし)年齢、性別2択、学歴4択、職種等(無職を含め7 区分から選択)、BMI値(数値データ)、酒が好きか3択、喫煙するか3択、運動するか3択、食事の好み3択、生活レベル意識(上中下3択)、昨年の預金等金融資産の純増加額(-100万円以上~+100万円以上を7区分で選択)、昨年の旅行延べ日数の11項目の調査結果があるとします。 全部の項目が独立変数と考えて調査したものですが、中には従属変数ではないものの関係が多少はある要因を調査している家もしれません。有無を問う2択はないですがそれに近い3択はあり、数値データの調査の代替であるものも混じっています。 この時、昨年の旅行延べ日数を目的変数として分析した場合に、Aグループ、Bグループに有意の差があるかどうかを判定したいと思ったとします。 1 こうした分析をするにはどのような方法をとれば良いのでしょうか?
回答: はじめに、 各変数は説明変数との間で直線性があり、 各連続量の分布は正規分布に近いことを確認しておきます。 A群とB群の目的変数に差があるかどうかの検定 「京都人と広島人ではどちらが旅行好きか?」 について、健康や経済状態の影響を調整して比較したいのであれば、 基本的には重回帰分析で良いでしょう。 出身地A/Bを区分するダミー変数のp値を見るのが良いと思います。 ただし、各説明変数がA/B群いずれにおいても同様の効果を持っていることが前提で、 ・京都の金持ちは旅行好きだが、広島の金持ちは旅に出ない ・京都では男が女より旅行好きなら、広島では男は女ほど旅行しない では困ります。 A群とB群における各説明変数の回帰係数に差があるかどうかの検定 「京都の金持ちは旅行好きだが、広島の金持ちはもっと旅行好きだ、この差は有意か?」 を検証するには、共分散分析が必要です。 ただし、説明変数と在住地は独立であることが前提で、 広島貯金がたまると、みんな京都に引っ越してしまう、ならば困ります。