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。
- 重回帰分析の結果ってどうやって論文に書けばいいの?
- 複数のモデルを比較する時の書き方がわからない
こんな悩みや疑問がある方はご参考ください( ˘ω˘)
前提の確認
ここまでで、重回帰分析の結果の求め方、そして、その読み取り方を解説してきました。
ただ、結果が出たからといって、それをそのまま論文に載せるわけにはいかない。
なので、今回はその書き方についてまとめておきます♪
結果の書き方は研究デザインによって異なりますが、今回は「従属変数を固定して、独立変数の組み合わせを複数検証する」研究デザインを想定した場合の書き方を例に挙げます。
そして、↓↓こちらの出力結果に基づいて話をすすめていきます<m(__)m>
こちらの出力結果は前回の記事を踏襲しています。
結果の出力方法が知りたい方は↓↓こちら
では、ここからが本題です(^^)
結論～最終形態～
そして、その様なデザインの場合の結果の書き方が以下の表のようになりま(^^))
この最終形態だけみると、モデル2とモデル3が、一体どこから来たの?
と思う方もいるかもしれませんが
まずは「従属変数を固定して、独立変数の組み合わせを変えて検証する」ということの意味を確認しておきます。
例えば、今回扱っているデータの変数設定は・・・
【モデル1】
- 従属変数・・・売上
- 独立変数①・・・広告費
- 独立変数②・・・販売員
と、このようになっています。
そして、この変数設定は、「表1. 事業所ごとの売上を説明するモデルの検討」の「モデル1」を示しています。
では、モデル2と3は？
というと、↓↓こちらのデータに基づいています。
前回の記事まででは、「売上・広告費・カウンセラー数」のみのデータでしたが、新たに事業所の「面積」のデータが加わっています。
そして、先程のモデル2とモデル3は、次のような変数設定です。
【モデル2】
- 従属変数・・・売上
- 独立変数①・・・広告費
- 独立変数②・・・面積
【モデル3】
- 従属変数・・・売上
- 独立変数①・・・カウンセラー数
- 独立変数②・・・面積
これらのモデル1～3を表にしたのが↓↓こちら
ここからわかる様に、モデル1～3は、4つある変数の組み合わせを変えているだけと言えます。
そして、注目すべきが「従属変数だけは不変」ということです！
これが、「従属変数は固定で、独立変数の組み合わせを変えた場合」ということの意味なわけですね( ﾟДﾟ)
で、このような形で分析を行った場合の結果の書き方が・・・
冒頭に示した↑↑これなわけですね！
ちなみに・・
モデル2の出力結果が↓↓こちら
モデル3の出力結果が↓↓こちら
です！
結果の書き方のプロセスが知りたい方は
ちなみに、今回は最終形態のみを示しましたが
↓↓こんな方は、こちらの記事に「閲覧希望」とコメントください(^^♪
- 結果の表の作り方が知りたい！
- むしろ表のフォーマットが欲しい！
- 出力結果を、表に書き出していくプロセスが知りたい！
コメントが確認でき次第PWをお送りします<m(__)m>
表のフォーマットはこちらからダウンロードできます
まとめ
いかがでしたでしょうか?
重回帰分析の結果の書き方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(^^)/
- 重回帰分析の結果を論文に掲載する時は、研究デザインによって形式が異なる。
- 「従属変数を固定して、独立変数の組み合わせを変える場合」は、縦に独立変数、横に重回帰モデルを並べる書き方がある
ということなんですね~
それではまた(^^ゞ
参考
①自然とのふれあいが多面的な主観的well-beingにあたえる影響について―地域社会に対するポジティブな認知を含めて
②計量経済学 8.分析結果の提示法
③計量分析による地域政策研究のススメー回帰分析を用いた論文の読み方・書き方ー
こちらの記事を作成にする上での参考文献です(＾ω＾)
④多変量解析がわかる
⑤多変量データ解析法
⑥例題とExcel演習で学ぶ多変量解析
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