素人質問になり誠に恐縮ですが、ご回答頂けると幸いです。
質問は「相関分析で有意な相関係数が得られなかったのに、回帰分析に投入したら有意な標準化係数が得られることはあるのか?」というものです。
具体的にご説明いたします。今回、顧客満足度を予測するためのモデルを作成することになり、従属変数を顧客満足度とした回帰分析を行うこととなりました。この回帰分析を行うにあたり、様々な目的変数(年齢、家計、家族構成など)に対して相関分析を行い、相関係数の高い項目をピッアップした上で、回帰式を作成しようと考えました。
相関分析の結果、「年齢」との間に有意な相関がみられました。そのため、回帰式に「年齢」を組み込んで回帰分析を行いました。その結果、「年齢」で有意な標準化係数が得られました。
しかし、試しに相関係数が有意でなかった他の目的変数も入れてみたところ、なぜか「年齢」の標準化係数は有意ではなくなり、相関係数が有意でなかった「家計」において有意な標準化係数が得られました。
相関分析で有意な相関係数が得られていないのに、回帰分析で有意な標準化係数が得られたのは、あり得る現象なのか、何か間違った分析をしたからなのか、ご助言を頂けると幸いです。
長文となり失礼いたしました。
多変量解析や実験計画法、品質工学のコンサルの村島です。
ご質問に、簡潔にお答えいたします。
ご質問のような事象はいくらでも起こりえます。数理的におかしなこと
ではありません。間違いではないということです。
以上
|