この記事では、単回帰分析の結果書き方についてまとめておきます
結果は出力できたけど、どうやって論文に掲載すればいいかわからないという方向けの記事です。
前回との違いは、
- 独立変数が複数（今回は３つ）
- 従属変数が１つ
このような設定で、１つの独立変数に対し、３つの独立変数それぞれと単回帰分析を行った場合のパターンです。
つまり、回帰式が３つ求められるような場合に、この書き方が適していると考えられます。
※自由度決定済み決定係数とありますが、正しくは「自由度調整済み決定係数」です。
結論
最終的には以下のような記載の仕方になります。
データを準備
まずは、データを準備します。
今回は、以下のデータを使います。
2025年１月1日～3１日のSNSのデータ（ダミーです）
- インプレッション数
- 投稿数
- コメント数
- いいね数
回帰分析を行う
そして、以下変数の組み合わせで回帰分析を実施します。
- imp数 × いいね数
- 投稿数 × いいね数
- コメント数 × いいね数
そして、実施した結果が以下のとおりです。
imp数×いいね数の回帰分析結果
投稿数 × いいね数の回帰分析結果
コメント数 × いいね数
ちなみに、この出力結果はアドインをやっていますので詳しく知りたい方は別記事をご参考ください。
↓↓
出力結果を表に記載していく
出力結果が準備できたので、以下の表に書き込んでいきます。
左列には、すでに独立変数名が記載されていますが、ここいはご自身の研究内容にあわせて適宜変更しましょう。
切片情報の記入
では、いよいよ回帰分析の数値結果を記載していきます。
まずは、「imp × いいね」の結果からです。
以下の様に、「①係数、②標準誤差」を書き入れます。
回帰係数の記入
続いて、回帰係数について記入をします。
imp数の①係数、②標準誤差を以下のように書き入れます。
決定係数などを記入
最後に・・・
- 重決定係数
- 自由度調整済み決定係数
- 観測数
この３項目を以下のように書き入れます。
同じ要領で、モデル２と３も記載
流れとしては、全く同じなので、タイパよくGoogleスライドにて示しておきます( ˘ω˘)
まずは、切片と回帰係数
次に、重決定係数ほかですね。
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