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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です（原文：重回帰分析の見解のしかた）
重回帰分析の見解のしかた
このQ&Aのポイント
- モデル１において性別が女性であることと個人収入は密接な関係があり、個人収入が低い要因となっていることが分かります。
- モデル３では、個人収入と女性であることの相関は低く、教育レベルや完全雇用の有無が個人収入に影響していることが分かります。
- R-squaredが低いため、回帰分析モデルの当てはまりは良くないですが、モデル１では性別ー女性が個人収入を予測するのは難しいことが分かります。
- asas6647
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noname#227064
回答No.1
> （マイナス値がどのように意味をなすのか、また、値自体の見方がいまいちわかりません。） モデル3の場合で説明すると、性別と年齢以外の独立変数はどういう値をとるのかわかりませんが、 個人収入 = 18020 - 6686 × [性別:男性なら0, 女性なら1] + 302 × [年齢] + 5991 × [教育レベル] + 26266 × [完全雇用] + 1499 × [町のサイズ] という回帰式を意味しています。 したがって、どのモデルでも[性別-女性]の偏回帰係数がマイナスなので女性の方が個人収入が低いといえます。 > モデル３においては女性であることと個人収入の相関は低い。それよりも、教育レベルや、完全雇用であるかどうかが個人収入と密接に関わっている。 おそらく変数の係数を比較して相関が低い高いといっていると思いますが、これは意味がありません。 比べるなら標準偏回帰係数で比較するか、相関を知りたいのなら偏相関係数を求めましょう。 詳しいところは、参考URLで調べてみてください。 あとは、独立変数と従属変数が逆になっていることを除けば間違っていないと思います。
お礼
お礼が遅くなり、申し訳ありません。 とても役に立つ回答、本当にありがとうございました。 大分、分かってきたように思います。これから他の問題にもチャレンジしてみようと思います。