重回帰分析（Multiple Linear Regression)

＜動機＞
　卒業論文の分析で用いるための勉強・確認

＜説明＞
・重回帰分析とは、、、
　１つの説明したい事柄（目的変数）に対して、複数の要素（説明変数）がどれくらい影響を及ぼすのか測る分析
　y = ax1+bx2+…+c
　（y ： 目的変数、x1, x2, … ： 説明変数、a,b ： 偏回帰係数、c ： 切片）

・手順
　①分析する
　②決定係数を確認することでモデルの当てはまりを確認
　③各変数のp値を確認して、統計的に有意か判断する
　④標準偏回帰係数を確認して、影響の強さを比較する

・疑問
　もし目的変数が2値変数だったら…
　　ロジスティック回帰分析を行う
　説明変数に質的変数を用いたいときは…
　　ダミー変数として、説明変数に組み入れる

・問題点
　因果関係がわかるとはいえない
　　他の要因を内包していたり、因果の逆転の可能性が考えられる
　多重共線性
　　似た要素が説明変数として、加わることで、正確性が失われる
　説明変数を増やすほどRが高くなってしまう
　　当てはまりが悪くても値が高く出てしまう

・課題
　交互作用による影響は？
　　特に交互作用にダミー変数を用いて良いのか、解釈の違いはないのか？