重回帰分析における、抑制変数とは？

この記事は、心理系大学院生を対象とした統計法の学習ページです。

• 重回帰分析をしてみたら、相関係数とプラスマイナスが逆転してしまった……
• これって分析ミス？それともデータがおかしいの？

こんな悩みや疑問がある方はご参考ください( ˘ω˘)

統計の解釈で混乱しやすい「抑制変数」について、具体例を交えて整理していきましょう。

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2026.01.04

抑制変数とは？

抑制変数とは、偏回帰係数と相関係数の符号が一致しない場合の説明変数のことです。

専門書では以下のように定義されています。

「従属変数との相関係数が正であるのに、偏回帰係数が負になる説明変数を、特に抑制変数という。広義には、従属変数との相関係数が負であるのに、偏回帰係数が正になる説明変数も指す」

（引用：多変量データ解析法、P50.［5.5.抑制変数］4段落1-5行目）

具体例で考える：体重と運動の関係

例えば、以下のような重回帰式と相関分析表があるとします。

• 体重 = 1.39 × 食事 + 0.40 × 運動 + 0.22

ここで「運動」という変数に注目します。

• 重回帰式の偏回帰係数： 「0.40」と「正」の値
• 単なる相関係数： 「-0.35」と「負」の値

この場合、「体重 ＝ 抑制変数」ということになります。

相関係数だけを見ると「運動する人ほど、体重が軽い」と解釈できます。

しかし、重回帰式を見ると「運動するほど、体重が重い」という結果になっています。

なぜこうなるのかというと、相関係数では「他の変数の影響が考慮されていないから」ということに他なりません。

これはつまり、「単回帰分析と重回帰分析の偏回帰係数の符号の違い」と同じ現象です。

• 相関係数（食事を考慮しない場合）： 運動する人ほど、体重が軽い
• 偏回帰係数（食事の影響を一定にした場合）： 食事という条件を一定にすると、運動する人ほど体重が重い

これとは逆に、「相関係数が+で、偏回帰係数が-」の場合も、同様に抑制変数と呼ばれます。

まとめ

いかがでしたでしょうか？

抑制変数について少しは理解が深まったでしょうか？

最後に本記事の内容を振り返っておわかれです(^^)/

• 抑制変数とは、相関係数と偏回帰係数で符号が逆転してしまう変数のこと
• 「他の変数を一定にする」という重回帰分析の性質によって発生する
• 単独での影響と、他の要因を考慮した際の影響が異なる研究結果の時に注目！

ということなんですね～ それではまた(^^ゞ

参考

こちらの記事を作成にする上での参考文献です(＾ω＾)

①多変量解析がわかる

②多変量データ解析法

③例題とExcel演習で学ぶ多変量解析