回帰分析 (後編)

　● 今週の予定

1. 回帰分析
   • 先週の復習 : 先週の資料
     • 回帰分析の基本的な考え方
     • なぜ予測変量に対して並行に誤差を取る?
     • 回帰係数が得られれば万々歳?
     • 誤差の分布って?
     • 残差解析の意味?
     • 回帰分析が成立するための前提条件

   • 今週 : 第3節から
     　　 3.　重回帰分析 : 2変量以上の説明する変量(説明変量)で 1変量(目的変量)を説明
     　　 4.　特定グループでの解析
     　　 5.　[要点] 解析する上での注意点
     　　 6.　誤用?!
     　　 7.　4つの尺度と回帰分析
     　　 8.　有効桁数に注意せよ : どこまでが「意味ある桁」か?
     　　 9.　回帰分析における変数選択、総当たり法

2. 得点調整 ===> レポートにしようかなぁ?
   • 方法 :
     • 調整しない(素点)
     • ゲタ
     • 等百分位法(分位点差縮小法)
     • 偏差値化
     • 折れ線近似(回帰法)
     • ...

     • 中央値補正法と言う手法もあるらしい。
       [例] 関西学院大学: 中央値補正法とは... _
       　　　　　　　　　　　 　 科目別平均点の中央値補正前後比較 _

   • ところで「偏差値」って何? :
     • 偏差値=(得点─平均点)/標準偏差*10+50
     • 平均50, 標準偏差10 の分布に変換したときの値

   • 各手法の利点と欠点

   • 自分が受験者の立場ならどの手法を採用してほしい?

3. 次回は、... : 12月07日
   • 主成分分析と因子分析
   • ...

講義のホームページ