多変量解析について
今回は多変量解析に関して簡潔に解説します。本記事の目的は、あくまで流れを掴むことです。流れを掴んだ上で、「ここの部分をもっと知りたいな」と思ったら書籍等で詳細を調べて頂ければと思います。
多変量解析とは？
多くの個体について、2つ以上の多種の測定値が与えられている場合、これらの変数を個々に独立させずに各変数間の相互関係を分析する手法の総称
いきなりこれを聞いても難しいと感じるだろう。ひとまず先に進むが、「個々の変数を独立させずに」解析する手法であることをなんとなく頭に入れてほしい。
多変量解析の概要
１．目的
①何か特定の変数(従属変数y)に対して複数個の変数(独立変数x)の影響度を知りたい、特定の変数(y)を複数個の変数(x)で予測したい
②複数の変数の相互関係を知りたい、似通った変数をまとめたり、いくつかのグループに分けたい
①の場合は重回帰分析、正準相関分析、多重ロジスティックス回帰分析、比例ハザード分析を用いる。
②の場合は主成分分析、因子分析を用いる。
リハビリの分野では、①重回帰分析、多重ロジスティックス回帰分析、を用いることが多いだろう。
フローチャート
下記のフローチャートに沿って、どの多変量解析を用いるか決定する。
以降の詳細は下記等の書籍を参照されたい。
少しでも参考になりましたら、サポートして頂ければ幸いです。