散布図などのグラフは、変数間の関係を視覚化する上で役立ちます。関係を視覚化した次には、その関係を数値的に表現できるように、詳しく分析します。変数間の関係を数値的に説明したものを「モデル」と呼びます。変数（Y）の平均を別の変数（X）から予測するモデルは、「回帰モデル」と呼ばれています。また、回帰モデルのXは、「予測変数」、「説明変数」、「独立変数」などと呼ばれています。
メモ: ここでは、基本的なプラットフォームとオプションだけを取り上げています。全プラットフォームにおけるオプションの詳細および説明については、『基本的な統計分析』と『グラフ機能』、および第 “この章について”に一覧されているマニュアルを参照してください。
関係の種類では、XとYの尺度に対して行われる統計分析を挙げています。
|
ロジスティック回帰分析は上級ユーザ向けの内容です。『基本的な統計分析』の「ロジスティック分析」章を参照してください。
|