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統計の初歩なんですが。。。
初めて質問させていただきます。 実は皆様のお力をお借りしたくて・・・ 統計の初歩のことなんですが。 従属変数と説明変数の区別がつかないものがありまして。 学科や学部は従属変数になりえるのでしょうか？ ぜひとも教えていただきたいのです。
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なりえます。 たとえば 高校時代の各科目の成績を説明変数とし， 進学先の学部，学科を従属変数とする分析は可能です。 ただし 学部，学科は質的変数ですので， 重回帰分析ではなく判別分析を適用することになります。
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- Diogenesis
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エクセル統計ですか。 読んでないので責任持てませんが， この本なんかどうでしょう？ 評判は良いようですよ。 涌井良幸 (著), 涌井貞美 (著) 『Excelで学ぶ統計解析―統計学理論をExcelでシミュレーションすれば、視覚的に理解できる』 ナツメ社 実際にデータを取る前にしっかり勉強しておいてくださいね。 いい加減なデータの取り方をしておいて あとになって「分析どうしましょう？」なんて相談されても 手遅れということはよくありますので。
お礼
ありがとうございます。 「いい加減なデータの取り方をしておいて あとになって「分析どうしましょう？」なんて相談されても手遅れということはよくありますので。」 これは担当教官にも言われています。でも、わからなくて聞きに行くと、バイアスかかっちゃうから教えられませんっていわれます。。。 これは独学でやるしかないですね（苦笑） 本、参考にして見ます。 本当にありがとうございました。
- Diogenesis
- ベストアンサー率49% (859/1722)
う～ん。 担当教官が明確に答えられない問いに 限られた情報をもとに答えるのは無理というものです。 ただ「検定をかける」という文面から察するに， 重回帰分析や判別分析といったレベル以前の 学科×食生活のクロス集計表に対して 連関係数なりカイ２乗検定なりで 関連性の有無を調べるというようなお話のようですね。 この段階では従属変数うんぬんはとりあえず問題にはなりません。 で，検定の結果，学科の別と食生活のあり方に関連性が見出されたなら， 食生活を独立変数（＝説明変数），学科を従属変数（＝目的変数）とするモデル， または逆に学科を独立変数，食生活を従属変数とするモデルを立てて， 重回帰分析，判別分析，あるいは数量化理論I類，II類といった 多変量解析を行なうという手順になるかと思います。 たとえば身長と体重に相関が見られるときに 身長を独立変数，体重を従属変数として 身長から体重を予測する回帰式を求めることもできるし， 体重を独立変数，身長を従属変数として 体重から身長を予測する回帰式を求めることもできるというのと同じです。 このとき 身長が体重の原因になっているとか 体重が身長の原因となっているとか簡単には言えないわけで， 回帰式自体は因果関係を表わすものではありません。 因果関係を知るためにはさらに別の手法が必要です。 これ以上のことは 担当教官に喰らいついてでも教えてもらいましょう。 先生はそれでお給料もらってるのですから。
補足
何度もすいません。。。 ありがとうございます。 もしよろしければ…初心者でもわかりやすいエクセル統計に関する書籍でお勧めがありましたらおしえてください。 わたしも、もう少し勉強してみます。
補足
回答ありがとうございます。 実は授業の一環で、調査票を作成して、尺度とどのような回析方法を使うかを提出することになっていて…。 それまで統計を全くやっていなかった私には…本を読んでもよくわからなくて。。。 学科（食物栄養学科と英文科）を従属変数、「食品の組み合わせを考えて食べているかどうか」を説明変数として検定をかけることはできるのでしょうか？ 担当教官に聞いても、聞くときによって違った回答が帰ってくるので。。。よくわからないのです。