はじめてのJMP > データの分析 > 二変量の関係の分析
公開日: 04/01/2021

二変量の関係の分析

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」と呼ばれています。

JMPでは、「二変量の関係」「モデルのあてはめ」プラットフォームで、回帰モデルの分析が実行できます。

注: 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説明は、『基本的な統計分析』、『グラフ機能』、および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。

表5.3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。

表5.3 関係の種類

X

Y

連続尺度

連続尺度

1つの予測変数による回帰分析

複数の予測変数による回帰分析

カテゴリカル

連続尺度

1変数による平均の比較

複数の変数による平均の比較

カテゴリカル

カテゴリカル

割合の比較

連続尺度

カテゴリカル

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を参照してください。

より詳細な情報が必要な場合や、質問があるときは、JMPユーザーコミュニティで答えを見つけましょう (community.jmp.com).