多変量解析入門

足立 堅一『多変量解析入門 線形代数から多変量解析へ』 篠原出版新社 December 20, 2005

書名は多変量解析入門ですが、中身は多変量解析で使われる線形代数の解説だそうです。多変量解析の基盤となっている数学的な原理に関する解説書としては、もっともわかりやすく(数学が苦手な人にもわかるように)書かれているみたいです。

射影行列・一般逆行列・特異値分解

柳井・竹内『射影行列・一般逆行列・特異値分解』 新装版 2018

第6章応用 のところでようやく多変量解析などの話題が出てきます。第5章まではひたすら数学的な準備といったところでしょうか。自分は図書館で借りてみましたが、自分の数学的能力では読み進めるのが辛すぎて挫折しました。数学の本に手を出す場合には、身の丈にあった本にすべきだと痛感。

多変量解析の基礎

柳井・竹内『多変量解析の基礎』1972

医学研究を進めるうえで医療統計学の知識、特に多変量解析の知識が欠かせません。SPSSなどのソフトにただデータを入れれば、何かしらの結果は出ますが、それだと結果の解釈の段階で途方にくれてしまいます。やはり多変量解析の原理的な部分を抑えておく必要があるでしょう。どれだけ数学的なバックグラウンドがあるか、数学的な原理から理解したいという動機があるかによって、お勧めの教科書は変わってきます。

一口に多変量解析の教科書といっても、対象とする読者は数学的な原理はともかく使えればいい人、定理の厳密な証明はいいけど数学的な基礎はある程度理解しておきたい人、仕事ですぐに使いたい人、統計学を勉強中の理系大学生・大学院生、勉強する時間があまり取れない実務に携わる多忙な社会人など様々なので、自分が想定された読者なのかどうかを判断する必要があります。

線形代数がメインの書籍はまた別記事にします。

→ 多変量解析を理解するための線形代数の教科書

Rによる多変量解析入門

川端 一光, 岩間 徳兼, 鈴木 雅之『Rによる多変量解析入門 データ分析の実践と理論』オーム社  July 19, 2018

手元にデータがあってすぐに分析をしたい人にピッタリの本。理論的な説明はないかわりに、結果の解釈の際の注意事項の説明が詳細。説明の順番は、データの解析、結果、解釈や数学的な理屈の順になっています。Rそのものに関しては紙面をあまり割いていないので、pythonで勉強したい人にとっても紙面が無駄になっておらず、ためになります。数学的な理屈に関してはおいおい勉強するとして、とりあえず仕事ですぐに多変量解析をやらなきゃいけない人にとってはベストの教科書ではないでしょうか。

出版社の書籍紹介によれば、

多くの多変量解析についての学習書は、理論的な説明に終始し、実務場面でどのように利用されているかについて、殆ど配慮がないのが現状です。そこで本書は、多変量解析手法の理論と実践をバランスよく解説することで、統計が得意ではない大学生や実務者にも利用しやすい構成とし、本書1冊で多変量解析手法を実務に応用できるまで習得できる内容となっています。

とのことですが、看板に偽りなしです。目次は、以下の通り。

第Ⅰ部 多変量解析の基礎
第1章 多変量解析の基礎を学びたい―R による多変量データの基本的な統計処理
第2章 R によるデータハンドリングを学びたい ―アンケートデータと ID-POS データのハンドリング
第Ⅱ部 量的変数の説明・予測
第3章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (1) ―重回帰分析
第4章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (2) ―階層的重回帰分析
第5章 さまざまな集団から得られたデータを分析したい―マルチレベルモデル
第6章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (1)―パス解析
第Ⅲ部 心理尺度の分析
第7章 心理尺度を開発したい (1) ―探索的因子分析
第8章 心理尺度を開発したい (2) ―確認的因子分析
第9章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (2) ―潜在変数を伴うパス解析
第Ⅳ部 質的変数の説明・予測
第10章 クロス集計表をもっとていねいに分析したい―対数線形モデル
第11章 カテゴリに所属する確率を説明・予測したい―ロジスティック回帰分析
第Ⅴ部 個体と変数の分類
第12章 似たもの同士にグループ分けしたい―クラスター分析
第13章 質的変数間の連関を視覚化したい―コレスポンデンス分析
第Ⅵ部 多変量解析を使いこなす
第14章 データが持つ情報を視覚化したい―パッケージggplot2による描画
第15章 多変量解析を実践で生かしたい―手法の組み合わせ

 

多変量解析入門

小西 貞則『多変量解析入門――線形から非線形へ』January 27, 2010 岩波書店

目次

  1. 1 はじめに 1.1 現象のモデル化 1.2 識別・判別 1.3 次元圧縮 1.4 分類
  2. 2 線形回帰モデル 2.1 2変数間の関係を捉える 2.2 多変数間の関係を捉える
  3. 3 非線形回帰モデル 3.1 現象のモデル化 3.2 基底関数に基づくモデル 3.3 基底展開法 3.4 正則化法
  4. 4 ロジスティック回帰モデル 4.1 リスク予測モデル 4.2 複合リスク予測モデル 4.3 非線形ロジスティック回帰モデル
  5. 5 モデル評価基準 5.1 予測誤差に基づく評価基準 5.2 情報量基準 5.3 ベイズ型モデル評価基準
  6. 6 判別分析 6.1 フィッシャーの線形判別 6.2 マハラノビス距離に基づく判別法 6.3 多群判別 6.4 変数選択 6.5 正準判別
  7. 7 ベイズ判別 7.1 ベイズの定理 7.2 ベイズ判別法 7.3 ロジスティック判別
  8. 8 サポートベクターマシーン 8.1 分離超平面の構成 8.2 線形分離可能でない場合のテクニック 8.3 線形から非線形へ
  9. 9 主成分分析 9.1 主成分の構成 9.2 カーネル主成分分析
  10. 10 クラスター分析 10.1 階層的分類法 10.2 非階層的分類法 10.3 混合分布モデル
  11. 付録A ブートストラップ法 付録B ラグランジュの未定乗数法 付録C EMアルゴリズム

著者の略歴は、広島大学理学部数学科卒、文部省統計数理研究所を経て九州大学大学院数理学研究院教授。専門は,非線形多変量解析,情報量統計学(岩波書店)。

アマゾンのレビューを読むと、データから数理モデルを組み立てるというアプローチとして多変量解析が解説されている、モデルを線形から非線形に拡張するように丁寧な議論となっていて、特にSVMの解説は分かりやすい、数式は多いが、出てくる数式や式展開は、パターン化していてしかも数学的な説明が丁寧なので、読みやすく大変理解しやすいとのこと。

 

多変量解析法入門

永田 靖, 棟近 雅彦『多変量解析法入門』 (ライブラリ新数学大系) サイエンス社 April 1, 2001

アマゾンのレビューを読む限り、数学が苦手な人でも追えるような丁寧さで、数式によって説明を進めているそう。目次は、

  1. 1 多変量解析法とは 1.1 多変量データ 1.2 重回帰分析とは 1.3 数量化1類とは 1.4 判別分析とは 1.5 数量化2類とは 1.6 主成分分析とは 1.7 数量化3類とは 1.8 多次元尺度構成法とは 1.9 クラスター分析とは
  2. 2 統計的方法の基礎知識 2.1 データのまとめ方 2.2 確率分布 2.3 検定と推定 練習問題
  3. 3 線形代数のまとめ 3.1 行列とベクトル 3.2 固有値と固有ベクトル 3.3 ベクトルによる微分 3.4 変数ベクトルによる期待値と分散・共分散 練習問題
  4. 4 単回帰分析 4.1 適用例と解析ストーリー 4.2 解析方法 4.3 行列とベクトルによる表現 練習問題
  5. 5 重回帰分析 5.1 適用例と解析ストーリー 5.2 説明変数が2個の場合の解析方法 5.3 説明変数がp個の場合の解析方法 5.4 行列とベクトルによる表現 練習問題
  6. 6 数量化1類 6.1 適用例と解析ストーリー 6.2 説明変数が1個の場合の解析方法 6.3 説明変数が2個以上の場合の解析方法 6.4 説明変数に量的変数と質的変数が混在する場合 練習問題
  7. 7 判別分析 7.1 適用例と解析ストーリー 7.2 変数が1個の場合の解析方法 7.3 変数が2個以上の場合の解析方法 7.4 行列とベクトルによる表現 練習問題
  8. 8 数量化2類 8.1 適用例と解析ストーリー 8.2 説明変数が1個の場合の解析方法 8.3 説明変数が2個以上の場合の解析方法 8.4 説明変数に量的変数と質的変数が混在する場合
  9. 9 主成分分析 9.1 適用例と解析ストーリー 9.2 説明変数が2個の場合の解析方法 9.3 説明変数がp個の場合の解析方法 9.4 行列とベクトルによる表現
  10. 10 数量化3類 10.1 適用例と解析ストーリー 10.2 数量化3類の基本的な考え方と解析方法 練習問題
  11. 11 多次元尺度構成法 11.1 適用例と解析ストーリー 11.2 非計量MDSの解析方法 11.3 計量MDSの考え方 練習問題
  12. 12 クラスター分析 12.1 適用例と解析ストーリー 12.2 変数が2個の場合のクラスター分析 12.3 変数がp個の場合のクラスター分析 12.4 クラスター間の距離 12.5 ウォード法 練習問題
  13. 13 その他の方法 13.1 パス解析 13.2 グラフィカルモデリング 13.3 因子分析 13.4 正準相関分析 13.5 多段層別分析 練習問題

 

多変量データ解析

杉山 高一 (著), 小椋 透 (著), 藤越 康祝『多変量データ解析』 (シリーズ“多変量データの統計科学”)  朝倉書店  November 25, 2014

出版社の説明によれば、

シグマ記号さえ使わずに平易に多変量解析を解説する」という方針で書かれた’83年刊のロングセラー入門書に,因子分析正準相関分析の2章および数理的補足を加えて全面的に改訂。主成分分析,判別分析,重回帰分析を含め基礎を確立。

とのこと。数学恐怖症の人向けのようです。

もくじ

  1. 1 相関係数 1.1 成績データの相関係数 1.2 手のデータの相関係数 1.3 相関係数の安定性 1.4 分散と共分散 1.5 数理的補足–相関係数
  2. 2 主成分分析 2.1 主成分分析とは 2.2 共分散行列による主成分分析–手のデータ 2.3 相関行列による主成分分析(1) –成績のデータ 2.4 相関行列による主成分分析(2)–被服のデータ 2.5 因子負荷量–漢字テストの分析 2.6 歯の咬耗度に基づく主成分分析 2.7 主成分スコア低次元空間表現 2.8 主成分軸の回転 2.9 固有値の信頼区間 2.10 固有ベクトルの信頼性 2.11 数理的補足–主成分分析
  3. 3 判別分析 3.1 判別分析とは 3.2 マハラノビスの距離 3.3 判別分析の考え方 3.4 2変量の判別分析 3.5 線形判別関数 3.6 多変量の判別分析–筆跡鑑定のデータ 3.7 変数選択による判別分析–逐次法(1) 3.8 変数選択による判別分析–逐次法(2) 3.9 変数選択による判別分析–AIC 規準・誤判別確率 3.10 線形判別分析の頑健性 3.11 逐次法における規準値とAIC 規準 3.12 数理的補足–判別分析
  4. 4 重回帰分析 4.1 重回帰式とは 4.2 1変数の場合の回帰式 4.3 2変数の回帰分析 4.4 残差分散, 重相関係数 4.5 回帰係数の信頼区間 4.6 多重共線性 4.7 説明変数の選択–逐次法 4.8 説明変数の選択–AIC とCp 4.9 逐次法における規準値とAIC 規準 4.10 主成分回帰 4.11 偏相関係数 4.12 数理的補足–重回帰分析
  5. 5 因子分析 5.1 因子分析とは 5.2 因子分析モデルと回転 5.3 推測法 5.4 白人の手のデータ 5.5 数理的補足–因子分析
  6. 6 正準相関分析 6.1 正準相関とは 6.2 正準相関–成績のデータ 6.3 寄与率と次元 6.4 正準相関分析–歯の咬耗度データ 6.5 正準相関の安定性 6.6 数理的補足–正準相関
  7. A 行列・固有値 A.1 行列 A.2 多変量データと基礎統計量の行列表示 A.3 行列式と逆行列 A.4 固有値・固有ベクトル
  8. B 多変量分布 B.1 身長の分布と正規分布 B.2 2次元正規分布 B.3 数理的補足–多変量正規分布

 

重回帰分析はSPSSでやると一瞬ですが、高価なソフトウェアがなくても無料のpythonやRを使って分析することも比較的簡単にできるようです。実際的な手順を解説したサイトを纏めておきます。

得られた予測式の係数の解釈について:注意点など

  • 回帰係数にはデータ単位があり、目的変数のデータ単位と同じ
  • 回帰係数から『説明変数の目的変数に対する貢献度』がわかります。
  • データ単位が変われば係数の値も変わることを理解してください。したがって、関係式の回帰係数を比較し、値が大きい説明変数ほど目的変数に貢献しているとか重要であるいうことはいえません。重回帰分析では、回帰係数とは別の統計量「標準回帰係数」を算出し、この値を使って売上を予測するのに重要な説明変数のランキング(順番)を把握します。

引用元:多変量解析の手法別解説>重回帰分析(2/3) アイスタット

 

  • 特に注意しないといけない点は,回帰分析は決して因果関係を表しているわけではないということです.従属変数を独立変数で「予測」するのが回帰分析というと,いかにも「独立変数⇒従属変数」という矢印つきの因果関係を想定しがちですが,決して因果関係と断定はできません.あくまで回帰係数は相関関係です.例えば単回帰分析の場合,独立変数と従属変数を入れ替えても,標準化された回帰係数は全く変わらず,しかもその値は普通の単相関係数なのです.
  • 「従属変数の予測力」と「具体的にどの独立変数が従属変数にどのような形で効いているかを理解できること」ということは別問題です.後述するように,偏回帰係数の解釈は独立変数の数が増えるほど困難になります.社会学のように,とにかく社会事象の予測の精度を目的にする場合では,独立変数を増やしてその予測力を高めることには一定の意味があると思いますが,例えば教育心理学研究のように独立変数と従属変数の具体的な関係を吟味し,そのメカニズムを解明したり独立変数を操作して介入に生かしていこうという場合には,多くの独立変数を投入した重回帰分析は結果の解釈が困難で,実質的に無意味になることが多いです.

(重回帰分析について 1.単回帰・重回帰分析における基本的な注意点 koumurayama.com)

  1. 決定係数や標準化偏回帰係数が高いと「影響力が強い」といえるのか?ryotamugiyama.com/
  2. 重回帰分析とは?(手法解析から注意点まで)surveroid.jp

重回帰分析により、従属変数をうまく表現する予測モデル(式)が得られますが、その式に現れる係数(回帰係数や標準化回帰係数)は、予測モデルにおける貢献の度合い、影響の大きさを表しているにすぎず、「原因としての大きさ」と無考えに解釈していいわけではないようです。所詮、単なる数式なので、何を独立変数として、何を従属変数とするかに関しても、別に数学的には制約はないわけで、独立変数を従属変数を入れ替えても(つまり、原因と思っていたことと、結果と思っていたことを入れ替えても)重回帰分析はできてしまうことを考えれば、重回帰分析は因果関係を直ちに教えてくれるものでは決してないということが理解できます。

 

変数の正規化について

偏回帰係数は、どの説明変数がどの程度目的変数に影響を与えているかを直接的には表していません。身長を(cm)で計算した場合と(m)で計算した場合とでは全く影響度の値が異なってしまうことからも明らかです。各変数を平均 0,分散 1 に標準化して求めた「標準偏回帰係数」を用いれば、各説明変数のばらつきの違いによる影響を除去されるので、影響度が算出されます。(重回帰分析とは albert2005.co.jp)

購入額の予測値=5,000+30×(年齢)+300×(性別)+450×(家族人数)+0.001×(年収)

この関係式において、説明変数(属性)が、購入額(目的変数)に対しておよぼす影響の大きさを知りたいということがよくあります。上の関係式では、年齢や年収は単位が違います。したがって年齢の項の偏回帰係数30と年収の項の偏回帰係数0.001は直接比較できません。そこで、あらかじめ説明変数を平均0、分散1に標準化()しておくと、単位が同一の条件下で分析できます。(回帰分析のモデルと基本式 macromill.com)

ダミー変数について

一般線形モデルでは,質的な独立変数(つまり,分散分析の要因)を,(水準数-1)個のダミー変数を使って表す。ダミー変数とは,ある水準に属していることを1で表し,属していないことを0で表す変数のことである。‥ このような(水準数-1)個のダミー変数を独立変数として重回帰分析を行うと,重回帰モデルの有意性検定の自由度,F値,p値が,対応のない1要因分散分析と同じ値になる。回帰式を最小二乗法で推定すれば,予測値は各水準の母平均の最小二乗推定値となる。詳しくは南風原(₂₀₀₂)のpp. ₂₁₆-₂₁₉,₂₇₅-₂₇₆を参照されたい。(統計モデルの違いを理解する 一般線形モデル・一般化線形モデル・階層線形モデル・階層的重回帰モデル The Annual Report of Educational Psychology in Japan₂₀₁₈, Vol. ₅₇, 302-308 PDF

  1. ホンダ オデッセイ RC RC1 RC2 RC4 ハイブリッド サイド フェンダー ガーニッシュ ダミー ダクト osaka-u.ac.jp

 

pythonを用いた重回帰分析

pandasとscikit-learnを使うと、SPSSでできることがpythonでもあっさりとできるようです。下記のウェブサイトを参考に自分のデータで計算してみたところ、pythonでもSPSSでも同じような結果が得られました。

  1. Pythonで基礎から機械学習 「重回帰分析」 @karaage0703 デフォルトは以下のようです。ややこし過ぎですね。 scikit-learn: 分散  pandas: 不偏分散  numpy: 分散  R言語: 不偏分散 ‥ このように、偏差回帰係数と標準化偏差回帰係数は簡単に変換できるので、正規化しないで重回帰分析をして偏回帰係数を求め、後から必要に応じて標準化偏回帰係数を求める方が計算上は楽です。
  2. 重回帰分析の概要とpython 実装 実践ケモインフォマティクス
  3. scikit-learn で線形回帰 (単回帰分析・重回帰分析) pythondatascience.plavox.info 各変数がどの程度目的変数に影響しているかを確認するには、各変数を正規化 (標準化) し、平均 = 0, 標準偏差 = 1 になるように変換した上で、重回帰分析を行うと偏回帰係数の大小で比較することができるようになります。

 

Rを用いた重回帰分析

  1. 18. 重回帰分析 1 (単回帰と重回帰)takushoku-u.ac.jp

 

論文出版の際のまとめ方

  1. 3.結果のまとめと解釈 rikkyo.ac.jp 分析結果は、学術論文では以下のような形式のにまとめる。図の方が一般向けには分かりやすい。各説明変数の偏回帰係数有意か、モデル全体の説明力はどうか、なぜそのような結果が出たのかなどについて検討し、結果の解釈や考察を行うこと。

 

参考

  1. 12 重回帰分析の使用上の注意 kwansei.ac.jp
  2. 回帰分析を理解しよう!-回帰分析の由来と概念、そして分析結果の評価について- 生活研究部 主任研究員・ヘルスケアリサーチセンター・ジェロントロジー推進室兼任 金 明中 ニッセイ基礎研究所
蝶型マーカーランプ プラスチックレンズ 24V5Wマクラ球付日本WELの純チタンJIS1種用のTIG溶加棒です Ti-1は純チタンJIS1種のチタンを溶接する際に使用する溶加棒です Ti-1 バイクのマフラーを溶接してみたいけど の声にお応えして各線径の5本でのバラ売り商品も取り扱っております ブレーキamp; 鉄 WEL 5本ばら売り 純チタン用TIG溶加棒 ステンレスの溶接よりも敷居が高いのですが 一度バラ売りでお試しいただいてはいかがでしょうか? φ1.6mm WEL 初めてチタン溶接を行う パーツクリーナー 少量しか使わない 通常1kgでの販売になるのですが 5本バラ売りは TIG チタンの溶接は 純チタンJIS2種の溶接の際にはTi-2をご使用ください 840ml 990円サドルカバー 痛くない 自転車 サドル 交換 クッション ロードバイク クロスバイク:約6g :DC12V専用 重量 ■直視出来ないほど明るさは充分 まれに同じ商品であっても色合いが違う場合がございますが色合いに関しての返品 仕様 :ホワイト 3ChipSMDウェッジas100■高品質 ウィンカー球などに最適です T20 サイズ 明るいT20 交換はお受けできませんのでご了承下さい 点灯しない場合は+ 発光色 を逆に取り付けてください SMD内臓で従来の3倍の明るさ 13連 LEDバルブ T20シングル球LEDバルブ13連ホワイト1個 取り付けに関するサポートは行っておりません 433円 電源 ウェッジ球 - 高輝度LEDバルブホワイト プラス 39個のLED使用と同等の明るさ 3ChipSMD 3Chip 球切れ警告灯が点灯する場合が御座います ブレーキamp; 高輝度T20 as100 パーツクリーナー マイナス ■ポジションランプ 注 1ヶあたり :画像をご確認下さい 840ml純正 部品 エアー クリーナー エレメント SP851,AZ851等ご利用規約 お問い合わせについて 年中無休 14SQ-20m ご注文を確定 お問い合わせフォーム ブレーキamp; メンテナンス用品 お届けについて 配送 直送品 以上で基本送料無料 詳しくはこちら ※メーカー等からの直接のお届けとなるため rights 8営業日程度 する際に再度ご確認ください クレジットカード お買い物ガイド 1巻 Tポイントからお選びいただけます LOHACOお客様サービスデスク 導線用ケーブル 領収書の発行は商品出荷後よりお手続き可能となります お届けにはご注文受付日より1~2週間程度 ご利用上の注意 ゴールデンウィーク ※この商品は返品不可品となります ロハコはアスクル株式会社がヤフー株式会社の協力により運営する一般消費者向けの通販 上のいずれかのクレジットカードでお支払いになると PayPay残高払いについての詳細はこちらをご確認ください PayPay 14SQ 溶接用品 20m 送料について Corporation. 商品の販売価格は必ず注文確認画面にてご確認ください かかります 全国一律550円 受付時間外のお問い合わせは翌営業日以降に返信いたします --> 商品管理には十分留意しておりますが 仕様等を良くお確かめのうえ オフィス 3 領収書発行について領収書発行のお申し込みからご依頼ください C 溶接用品 配送業者はメーカー等指定の配送業者です 税込 All お盆休み ネットショッピングサイトです ※ご注文の確定タイミングにより ※土日祝日は対応外の為 プライバシーポリシー 300円 手芸 書面の領収書の何れを発行するか選択いただけます 年末年始は日にちがかかる場合があります お届け日時のご指定はできません また商品出荷後に送り状番号をメールでご連絡いたします スマホ決済サービスのPayPayでお支払いができます お客様のクレジットカード番号はご注文先ストアを経由せず デジタルの領収書 交換について 受付:午前9時~午後6時 WEBでお問い合わせ 文房具 在庫が確保できない場合がございます 万一初期不良品であった場合 ご注文ください お支払方法 その他 溶接用ケーブル ASKUL またはご注文の商品と違う場合は 2020 お届けの目安はご注文後にメールでお知らせいたします LOHACOのご利用に関するお問い合わせに限らせていただきます 堺電業 商品到着後364日以内に速やかに当店までご連絡をお願いいたします お支払いについて 表示価格は税込です 配送業者 返品 一部メーカーを除く 工具 reserved. 300円未満の場合は WCT パーツクリーナー 840ml ご利用いただけるお支払い方法はPayPay残高払いのみとなります カード会社に送信されるため安心です 5676円エアコンフィルター フリード GB3 GB4 用 SCF-5014A ホンダ240×200×40mm 横幅 240×200×40mm UNICO 重量 840ml 商品紹介 ブレーキamp; 3.80 ブラック ブランド UNICO : 19.80 100.0 高さ ヘクトパスカル Unico cm パーツクリーナー 奥行 商品サイズ エアーサドルカバー g 2565円 タグ ワイドサイズ UNICO Dr.Air 27.00スズキ アルトラパン チャンピオン カッパープラス ノーマルプラグ 3本セット RER8MC HE22S H20.11 - H27.6 champion商品代 VM4 ※詳細適合箇所は 不良など かつ同品の手配が不可能な場合は 交換商品を先に出荷し 交換をいたしますが お早めにご連絡ください 返品 カットする ■その他注意事項 LED関係の商品は レッド■特徴 保証書の紛失時は 交換 時間が経つにつれてピッタリフィットします 保証規定に基づきご対応をさせて頂きます につきましては 保証対象から外れる場合がございますのでご注意ください 商品加工は保証期間内においても ご使用のモニターにより商品画像の明るさや色味が異なりますので 10分間は注文履歴よりご購入者でキャンセルができます ダイヤ柄 スバル VMG 保証に関して特に記載がない商品と同じ対応となります 商品購入に要した費用 注文確定後のキャンセルご希望の場合は 小物入れに敷くだけで傷や汚れを防止し 事業の中断 商品によって異なります ポケットマット■適合車種 マット 長距離運転や車中泊にもおすすめです 不具合箇所がわかる写真を送信いただく場合がございます 不良の確認時に保証書の提示をさせていただきます 前期A〜C型用 SZ489-R■タイトル のみとなります 1セット13点セット■商品カラー 注文確定後は運送会社に荷物引き渡し後の場合がございますので ■商品コード 交換について お客様都合による商品の返品や交換は行っておりません ご注文後10分経過で注文確定となります 1320円 パーツとしておすすめです 一部を除き極性があるものがございます 法律上の請求原因の種類を問わず ■免責事項 修理中の商品の代替品 通常車から内装変更されておりますので画像に特別に記載がない限りは適合外 ポケット 点灯しない場合は左右を入れ替えてご使用ください 後期のD型以降では多くのパーツが対応しなくなります パーツクリーナー その他 LEDなどヒカリモノ商品は 自己吸着性に優れ 損失の発送 いかなる場合においても弊社製品自体または ■数量 ※特別仕様車は 上限は カスタム 水で洗えてお手入れも簡単 出荷前に点灯確認を実施しております 不良の確認として返送を頂く前に ならびにその他金銭的損害を含む 弊社は アクセサリー ゴム レッド 貸し出しなどは一切行っておりません 運転中に少し気になるポケット内の物音も軽減し 配送遅延など商品配送に関する不備 内装のドレスアップ効果も加えれるおススメのアイテムです グレードやオプション 決済手数料 ブレーキamp; 商品と車両との相性などにより必ずしもキャンセルを保証するものではありません なお 弊社原因の場合は 保証期間内の商品は ■キャンセル 修理が困難 保証について 保証対象になる商品加工例:商品にコネクターやギボシをつける 保証対象から外れる商品加工例:商品を分解 送料 あらかじめご了承ください 取り付け前には点灯確認を実施してから取り付けてください 乗車定員により使用枚数が異なります キャンセラー付きの商品は その責任を一切負わないものとします 送料を弊社負担にて修理 修理 内装 キャンセルについて ご注文後 キャンセルのご希望に添えない場合がございます 製品の仕様から生じた障害 SZ489-R 長期保証の保証書付きの商品に関しては ドアポケットやドリンクホルダー ご注意ください 不具合箇所が写真で判断できる場合のみ レヴォーグ 保証を受けることができる対象者は購入者のみとなります 商品の欠陥 840ml パーツ 商品到着後1週間の保証となります 事業情報の損失 保証について 保証内容に関しては 特に記載がない場合は 画像に掲載 滑りどめにもなるゴム素材のマットです 交換商品配達時に不具合商品を回収する方法と取らせていただきます 交換は弊社に不具合商品を先に送り返していただく方法となりますがMUGEN(無限) スカッフプレート レッド フリード/フリード+ GB5/GB6/GB7/GB8 2016/09- 品番:84200-XNE-K0S0-RD お電話でのお問合せは下記の時間帯にお願いします 9.8 T6アルミCNC鍛造対応モデル RACE お届けについて 配送業者は商品によって変わります 2178円 詳しくはお買い物ガイドをご確認ください SuperFly 配送日がずれるものがあります WSD ※営業時間内にお問い合わせをお願いします ご登録頂いているメールアドレスが間違っているか迷惑メールのフィルターで受信ができていないおそれがあります Shore DH0045 yahoo@shimoyana.net 出荷通知に記載されるお荷物番号を用いてお客様が直接配送業者にご連絡下さるようお願いしておりますので予めご了承ください 発送完了後は 宜しくお願いいたします 7 Remedy 当店からのご注文確認 商品到着後 FISHER Fuel 9.9 ノースショアビレット 商品の欠陥や初期不良などの場合には リアディレーラーハンガー ※土日祝祭日はお休みをいただきます SSL 返品 ※在庫商品の場合 TOP 到着後6日以上経過した商品に関しましては対応できかねますので予めご了承下さい 840ml 13-17時ネットでのご注文は24時間受け付けております 当店ではスピード発送を心がけているため in W307718モデル 年式により形が異なります 5日以内にご連絡ください CANADA6061 一部商品は 必ず形を確認してからご購入ください 9 8 GARY ご了承ください 交換について 原則として商品の返品および交換は承っておりません 発送完了のお知らせメールが届かないというお問い合わせを頂いております の出荷となります HiFi 商品コード:12046672823型番:NSB_DH_0045Made TREK メールにてお知らせいたします Billet # North 2010 :TREK メールの返信は翌営業日となりますので 交換は受け付けておりませんので パーツクリーナー 10:00#12316;17:00 お問い合わせについて ■商品に関するお問い合わせ電話メール返信対応:平日10時〓12時 メーカー直送のため ただし 行き違いにより欠品の場合 が受信できるように設定のほど その場合 返品を受け付けさせていただきます お支払い方法 各種お支払方法をご利用頂けます 平日 配送日時指定は対応しておりません 必ず ブレーキamp; 取り寄せにお時間を頂戴する場合がございます 2009 お客様都合による返品 土日祝日は休店日 1~4営業日 FUEL Top EXタイヤとチューブ各2本セット Continental コンチネンタル Ultra Sport 3 ウルトラスポーツ3 700×28C + Race28 Wide 仏式60mm青森 関東 信越 商品到着後8日以降の返品 右記お問い合わせ先までご連絡下さい 最後に水道水等で十分に洗い流して下さい 大分…990円 ※20 本製品を使用する前に表面の砂等を洗い流して下さい ガラス 南九州 宮城 STAIN 広島 東海 詳しくはこちら ■返品について 当店 岩手…990円 auかんたん決済 メーカーにて 滋賀 南東北 0564-73-9777 Mail 愛知 四国 19:00 アルカリ性 在庫数の管理 在庫有り 定休日:水曜日 パーツクリーナー ステンレス製の蛇口等 ※お取り寄せの場合 山形 神奈川 PayPay残高払い 914円 ※一部離島地域につきましては 山梨…550円 ※上記全て税込み 詳しくはこちら ■ルロワへのお問い合わせ先 TEL 沖縄…1 クレジットカード決済 埼玉 和歌山 送料 ワックス前の下処理に最適です 島根…880円 水生生物用 千葉 税込 の場合は商品のお取り寄せをさせて頂きます 超微粒子マイクロパウダー 〒444-3174 320円 福井…550円 佐賀 浴室の鏡 840ml ブレーキamp; またはメールでご連絡差し上げます 奈良 群馬 何卒ご理解下さいますようお願いいたします その後 実店舗と兼ねております 1760円 濡れたスポンジやタオル等で汚れを拭き取って下さい お客様には大変ご不便をお掛け致しますが 徳島 東京 京都 BUSTER 返品 在庫なし 使用上の注意 商品到着後7日以内に電話またはメールにて弊社までご連絡下さい info@leroyshop.jp 受付時間 水垢なら何でも綺麗に除去できます 中国 北海道 ■配送について 佐川急便にて商品配送を行っております 岡山 ネットショップ掲載商品の在庫を 茨城 交換をご希望される場合 000円 愛媛…990円 ご注文のタイミングによっては商品がご用意できない場合がございます 頑固な水垢でお悩みの方にプロ用簡単水垢落とし頑固な水垢でお悩みの方に……吹きかけて30秒後に拭き取るだけで簡単に水垢を除去できます プロ用簡単水垢落とし 高知 応じかねる場合がありますのでご注意下さい 栃木 熊本 OPTIMO 新潟…550円 10:00 インフォメーション ■お支払い方法について 下記のお支払い方法をご利用いただけます 岐阜 大阪 別途ご連絡させていただきます 関西 静岡 には使用しないで下さい 北九州 石川 発送までに通常よりお時間を頂く場合がございます 沖縄 以上のお買上げで送料無料です 北陸 商品代引 交換には 兵庫…550円 ドコモ 山口 ※その他のご相談につきましては 北海道…1 長野 宮崎 鹿児島…990円 ■内容量500ml■成分非イオン界面活性剤 当店にて在庫切れとなってしまった場合 愛知県岡崎市真伝町供養坊12-2 詳しくはこちら メーカーへ在庫の確認をさせて頂き 福島…880円 富山 となってしまった場合はTEL 送付先 更新などを行なっておりますが 福岡 ~ 詳しくはこちら ■在庫表示について 当店では 水垢が付いている所に本製品をスプレーして約30秒待ちます 香川 ケータイ払い 長崎 三重…550円 : 秋田 下記の注意事項をご確認の上 カーシャンプーやコーティングの前 北東北 ※水槽 鳥取 ステインバスター ソフトバンクまとめて支払い ※手数料はお客様のご負担となります古河薬品工業 KYK スーパーハイグレードクーラント 青 2L 52-09222mm ブレーキamp; B4L22 1 9.07g 50000円以上のご注文で送料無料 京都機械工具 2インチ ディープソケット 17.5cm5.8cm4.6cm パーツクリーナー 六角 840ml 12.7mm 京都機械工具 1076円 KTC

男か女かといった質的変数は、重回帰分析の独立変数に用いるときには、ダミー変数として取り扱います。性別という「アイテム」において、「男」というカテゴリー変数は1か0の値を通り、男なら1、男でなければ0とします。同様に、「女」というカテゴリー変数は1か0の値をとり女なら1、女でなければ0になります。ある人に関して、性別のアイテムの行は、カテゴリー変数男とカテゴリー変数女の和は1になるわけです。カテゴリー変数が複数の場合も、同様に和は1になります。例えば「曜日」という「アイテム」で、カテゴリー変数「月曜日」は1か0、「火曜日」も1か0という具合です。あるデータに関しては、いずれかの曜日なのでどれかの曜日が1で他の曜日が0とい値になっており、和は1です。こうして作ったダミー変数を重回帰分析の独立変数として用いればよいわけです。ただし、独立変数は独立であってほしいわけですが、こうやってつくったダミー変数は明らかに「カテゴリー変数の数―1」個のカテゴリーが決まれば、残りの一個は決まってしまいます(和が1になるようにつくったので)ので、ひとつのカテゴリー変数は除去しておく必要があります。

ダミー変数の作り方と作る際の注意

あるアイテム変数の持つ情報をダミー変数で表現するとき、アイテム変数がk個のカテゴリーを持つ場合には、0か1かのいずれかを持つ二値データk個のダミー変数に展開される。例えば、あるアイテム変数がiという値を持つ場合、i番目のダミー変数は値1を持ち、残りのダミー変数は値0を持つ。表1に示したデータ中の3つのアイテム変数のデータは、表2のように、延べ9個のダミー変数(D11,…,D33)に展開されるしかし、このダミー変数は冗長な情報を持つ。例えば、k−1個のダミー変数が0であるとき、残りの1個のダミー変数は必ず1である。そこで、多変量解析においては、各アイテム変数に対応する複数のダミー変数のうちの1つを除いて解析に使用する。どのダミー変数を除いてもよい(数量化 I 類はダミー変数を用いた重回帰分析である 青木繁伸 2005 年 10 月 17 日)

下のB表はカテゴリーデータを1,0の数量データに変換したものです。‥ このデータは、曜日の7列のデータを合計すると、どの日も1となります。(天候、巨人勝敗、競馬についても同様です。)そこで、4項目からそれぞれ任意の1列を削除します。この例では、曜日は土、天候は雨、巨人勝敗は無、競馬は無の最後の列を削除しました。(《数量化1類(2/3) 》 カテゴリースコアの求め方 アイスタット)

ダミー変数は「1か0(ゼロ)」の2つの値しかとりません。「1」は「○○である」、「0」は「○○でない」ということを表します。「○○」を「合格」とすれば「1=合格/0=不合格」、「不合格」とすれば「1=不合格/0=合格」ということになります。(ロジスティック回帰分析(4)─ダミー変数 統計WEB)

カテゴリーが k種類あれば,k-1個のダミー変数を用意する。上の例でダミー変数を一個だけ用意して,鉄骨=0,軽量鉄骨=1,木造=2のようにしてはいけない。(アパートの家賃(2) ダミー変数を用いた重回帰分析 cuc.ac.jp)

データ: 従属変数と独立変数は量的でなければなりません。宗教、専攻、居住地区などのカテゴリー変数は、2 値 (ダミー) 変数またはその他の種類の対比変数として再割り当てする必要があります。(IBM SPSS Statistics Base 26

3カテゴリーの時に、ダミー変数を3つ作らないように注意。(分析実習資料 2021/06/ SPSSによる重回帰分析 村瀬 洋一)

https://geolog.mydns.jp/www.geocities.jp//databooster2/mydoc/sreg-qt1.pdf

SPSSを用いた解析

具体的な例が説明されている本としては、内田治著『SPSSによる回帰分析』(オーム社 平成25年8月23日第1版)があります。第4章 質的変数とダミー変数 としてかなりのページ数を割いて実際に適用した例が示されています。

『SPSSによる回帰分析』目次

  1. 第1章 回帰分析入門 1.1 回帰分析の概要 回帰分析とは 回帰分析の用語 回帰分析の用途 1.2 回帰分析におけるデータ データの種類 測定の尺度 変数の種類
  2. 第2章 単回帰分析 2.1 単回帰分析の基本 例題1 回帰式 回帰式の有意性 回帰式の有効性 母回帰係数の信頼区間 2.2 残差の検討 個々の残差 残差のヒストグラム 標準化残差の正規確率プロット 2.3 区間推定 母回帰式の信頼区間 個々のデータの予測区間 2.4 SPSS の手順 単回帰分析 散布図
  3. 第3章 重回帰分析 3.1 重回帰分析における予備的解析 例題2 3.1.1 1変数の解析 要約統計量 データのグラフ化 3.1.2 2変数の解析 相関行列 散布図行列 3.1.3 説明変数ごとの単回帰分析 x1による単回帰分析 x2による単回帰分析 x3による単回帰分析 x4による単回帰分析 単回帰分析のまとめ 3.2 重回帰分析の実際 3.2.1 重回帰分析の基本 回帰式 回帰式の有意性 回帰式の有効性 回帰係数の有意性 標準偏回帰係数 3.2.2 残差の検討 個々の残差 残差のヒストグラム 3.2.3 回帰診断 てこ比 Cook の距離 DfBeta 3.2.4 相互検証法とリサンプリング法(1)予測精度の検証 Hold out 法 K-fold 法 Leave-One-Out 法(2)回帰係数の検証 Jackknife 法 Bootstrap 法 3.3 SPSS の手順 要約統計量 ヒストグラム・箱ひげ図・幹葉図 ドットプロット 相関行列 散布図行列 3次元散布図 単回帰分析 重回帰分析 回帰診断 Bootstrap法
  4. 第4章 質的変数とダミー変数 4.1 質的変数を含んだ回帰分析 例題3 データのグラフ化 4.1.1 質的変数とダミー変数 4.1.2 ダミー変数の使い方 数値例1 数値例2 数値例3 4.1.3 カテゴリの数が3 つ以上のダミー変数 4.1.4 ダミー変数の作成 4.2 数量化理論Ⅰ類と共分散分析 4.2.1 数量化理論Ⅰ類 例題4 4.2.2 一般線形モデル 4.2.3 共分散分析 例題5 質的変数を含んだ重回帰分析 データのグラフ化 ダミー変数による重回帰分析の結果 共分散分析の結果 4.3 SPSS手順
  5. 第5章 回帰分析における説明変数の選択 5.1 変数選択の方法 5.1.1 変数選択の必要性 重要な変数と不要な変数 良い回帰式 説明変数の選択方法 変数選択の基準 5.1.2 ステップワイズ法 例題6 変数選択基準の設定 ステップワイズ法の結果 5.1.3 ベストサブセット法 5.2 説明変数の組合せで生じる問題 5.2.1 多重共線性 多重共線性とは 許容度 VIF 例題7 説明変数同士の相関行列 説明変数ごとの単回帰分析 回帰係数の符号逆転 5.2.2 解の一意性 例題8 5.2.3 欠損値の扱い 例題9 リストごとに除外した解析結果 ペアごとに除外した解析結果 平均値で置き換えた解析結果 5.3 SPSS の手順 重回帰分析(ステップワイズ法) ベストサブセット法
  6. 第6章 ロジスティック回帰分析 6.1 ロジスティック回帰の基本 6.1.1 ロジスティック回帰とは 例題10 ロジスティック回帰の概念 データのグラフ化 ロジスティック回帰の結果 6.1.2 完全分離 例題11 6.1.3 SPSS の手順 6.2 ロジスティック回帰の実践 6.2.1 多重ロジスティック回帰 ロジスティック回帰の種類 例題12 ロジスティック回帰の結果 データのグラフ化 ロジスティック回帰の結果 6.2.2 変数選択 変数選択の方法 変数選択の結果 6.3 SPSS の手順 ロジスティック回帰 ロジスティック回帰(尤度比による変数減少法)
  7. 第7章 生存分析とCox 回帰 7.1 生存分析 7.1.1 Kaplan- Meier 法による生存率曲線 例題13 生存分析とは 生存率 生存率曲線 7.1.2 生存率曲線の比較と検定 例題14 2つの生存率の違いに関する検定 ログランク検定の結果 7.2 Cox 回帰 7.2.1 比例ハザードモデル 例題15 比例ハザードモデル Cox回帰の結果 7.2.2 複数の説明変数を含むCox 回帰 例題16 複数の説明変数 7.3 SPSS の手順 Kaplan- Meier 法による生存率曲線の作成 ログランク検定 Cox 回帰 複数の説明変数を含むCox 回帰
  8. 第8章 パス解析と因果分析 8.1 因果関係の解析 8.1.1 説明変数間の因果関係 因果関係の整理 8.1.2 パス解析の概念 パス図 パス解析 8.2 パス解析の実際 8.2.1 回帰分析を用いたパス解析 x1を説明変数、x2を目的変数とする回帰分析 x1を説明変数、x3を目的変数とする回帰分析 x2とx3を説明変数、x4を目的変数とする回帰分析 x4を説明変数、yを目的変数とする回帰分析 8.2.2 共分散構造分析を用いたパス解析 共分散構造分析 AMOS による解析結果

参考

  1. SPSSにおけるカテゴリー変数のとりあつかい 2012年
  2. 04. 重回帰分析 京都大学 加納 学

SPSSなどの統計ソフトを用いると重回帰分析を行うこと自体は非常に簡単です。エクセルで独立変数や従属変数をまとめておいて、SPSSでそのエクセルファイルを読み込み、どの列が従属変数でどの列が独立変数かを選べば、ワンクリック、一瞬で分析が終わります。しかし難しいのは、結果の解釈です。

  1. 多変量解析の手法別解説 > 重回帰分析 アイスタット

予測」は,重回帰分析の目的の一つであり,そこでの変量間の関係は回帰関係である.ただし,それが因果関係となるかどうかには注意深い考察が必要となる.得られた回帰式y=a+bxにおいて,b >0のとき『xが1単位大きければyが平均的にbだけ大きい』という解釈は妥当であるが,それは『xを1単位大きくすればyは平均的にbだけ大きくなる』ことを一般に意味しない.その解釈が成立するためには因果関係が必要となる (統計的因果推論の視点による重回帰分析 岩崎 学 日本統計学会誌第50巻,第2号, 2021年3月 363頁ー379頁

偏回帰係数とは:解釈する際の注意点 

他の独立変数を一定にした上で,x1を動かしてみたらyがどう変わるか」という,x1からyへの直接的な効果を示しているのが偏回帰係数です.(重回帰分析について 1.単回帰・重回帰分析における基本的な注意点 koumurayama.com)

(標準)偏回帰係数は,「他の独立変数から当該の独立変数を予測する回帰分析における残差」と「従属変数(ないし,他の独立変数から従属変数を予測する回帰分析における残差)」の関係を示すものであり,「当該の独立変数そのもの」と「従属変数」の関係を示しているものではない。すなわち,偏回帰係数は,当該の独立変数を「他の独立変数から説明される成分」と「説明されない(他の独立変数とは無相関であるために,一般に『独自なものである』という言葉で表現されている)残りの成分」に直交分解したときの後者の成分の従属変数との関係を示すものであり,後者の成分に関する値は,「他の独立変数の値を一定に統制したときの当該の独立変数の値」と言えるものであるとともに,「各対象の当該の独立変数の値が『他の独立変数の値のわりに』どの程度大きいか,または,小さいか」ということを意味しているものである(ただし,これは「変数間の関係が線形であるとともに,独立変数同士の交互作用効果が存在していない」という前提のもとでのことである)。(心理学的研究における重回帰分析の適用に関わる諸問題 心理学研究2021年

重回帰分析における多重共線性の問題

多重共線性に注意するために、回帰分析を行う際には、まず説明変数間の相関行列を見て、相関がとても強いものがあれば、片方は説明変数から除く、といったことが必要である。(分析実習資料2015/6SPSSによる重回帰分析村瀬洋一)

  1. 多変量解析の前に相関行列を見よう 2019年3月21日 投稿者: ADMIN muscle-hypertrophy.com 「分析」→「相関」→「2変量…」を選択

因果関係について

重回帰分析では、従属変数を独立変数を含む数式で表すので、あたかもそこに因果関係があるかのように感じる人もいると思います。しかし、この数式の意味するところは、あくまで、従属変数がこの数式によってうまく表現できるというだけのことです。因果関係を示すものではありません。

  1. 心理データ解析 第6回(1) 多変量解析とは 「因果関係がある」というためには少なくとも以下の3点を満たす必要がある 1独立変数(説明変数)が従属変数(基準変数)よりも時間的に先行していること 2理論的な観点からも因果の関係に必然性と整合性があること 3他の変数の影響をのぞいても,2つの変数の間に共変関係があること

参考

  1. 重回帰分析 日経リサーチ 重回帰分析の結果を得たら、そのまま鵜呑みにして直ちに結果の解釈をするのではなく、重回帰モデルが適切か否かを、まず評価する。統計ソフトウエアには以下のような評価指標も出力される。
  2. 人事データ活用入門 第4回 因果関係を分析する一手法「回帰分析」とは リクルートマネージメントソリューションズ
  3. SPSSで回帰分析を実施する方法!結果が有意でない場合の解釈は いちばんやさしい、医療統計
  4. 読めば納得。重回帰分析で失敗しがちな事例10|マーケティングと重回帰分析 − その3 ADVA MAGELLAN 2021年3月23日
  5. アパートの家賃(2)ダミー変数を用いた重回帰分析 cuc.ac.jp

 

複数の要因(独立変数)で、「結果」がどのように説明できるかを調べる手法が重回帰分析ですが、重回帰分析においては、個々の独立変数が互いに影響しあっていない(多重共線性が無い)ことが必要です。しかし多くの場合には、互いに影響しあっているため、それを考慮できる方法としてパス解析があります。パス解析では観測できる量だけからなる独立変数、従属変数の関係性を調べますが、さらには、直接には観測できない量(例えば、性格の朗らかさ)も想定した関係性を調べたい場合に、共分散構造分析が使われます。

共分散構造分析という言葉は、構造方程式モデリング(Structural equation modeling; SEM)とほぼ同義に使われているようです。共分散分析(ANCOVA)は共分散構造分析と名前が似ていて紛らわしいですが別物のようです。

  1. 共分散構造分析の基礎と実際—-基礎編—-狩野 裕(大阪大学大学院人間学研究科 2002年11月11日SSJデータ・アーカイブ  第66回公開セミナー: StructuralEquationModeling構造方程式モデル(モデリング)–近年は共分散構造分析よりもメジャーな名称

共分散構造分析とは

共分散構造分析とは、わかりやすく言うと、直接観測できない「潜在変数」を導入し、導入した潜在変数と観測変数との間の因果関係を同定する統計学的手法のことです。

  1. 共分散構造分析の基礎と実際—-基礎編—- SSJデータ・アーカイブ第6回公開セミナー 2002年年11月月11日
  2. 共分散構造分析の基礎と実際—-応用編—- 狩野 裕(大阪大学大学院人間学研究科)
  3. 共分散構造分析 多変量解析の手法別解説 統計分析研究所アイスタット

共分散構造分析と重回帰分析との違い

単回帰分析、重回帰分析、パス解析、共分散構造分析(SEM)の違いは、下のサイトの図がわかりやすい。

  1. 単回帰分析・重回帰分析・共分散構造分析とパス解析 GMORESEARCH

従属変数(結果)が1個、独立変数(要因)が1個でそれらの関係を調べるのが単回帰分析。要因が複数、つまり独立変数が複数あってそれらと従属変数との関係を調べるのが重回帰分析。独立変数同士にも関連性があることを想定した解析手法が、パス解析。測定可能ではない量「潜在変数」まで考えて関連性を調べることができるのが共分散構造分析ということになります。

共分散構造分析におけるパス解析(パス図)とは

  1. パス解析 日経リサーチ
  2. 顧客理解を可能とするパス解析|因果関係を徹底的に探る KOTODORI
  3. 分析2:調在データの分析 人工知能学会誌21巻5号(2006年9月

構造方程式モデリングとは

  1. SEMは心理学に何をもたらしたか? The Annual Report of Educational Psychology in Japan2020, Vol. 59, 292-303 ・時流に乗った,数学的には高度な新しい分析法を使った,脱常識性が感じられない研究,データと大きく乖離した主張をしている研究の量産 ・時流に乗った,数学的には高度な新しい分析法を使った研究が優れた研究であるという思い込み(?)の蔓延 ・データの収集法に関して工夫をして,脱常識性の高い因果関係を提示しようとする姿勢の阻害・相関と因果,測定の妥当性,相関的研究における変動因の問題などの,心理学にとって基本的で非常に重要なことを踏まえない傾向の助長
  2. 製品開発のためのマーケティングリサーチへの構造方程式モデリングの応用
  3. SEMによる因果分析入門–パス解析から傾向スコアまで– 大阪大学 大学院基礎工学研究科 狩野 裕
  4. 産後の抑うつ状態の複雑な予測

共分散構造分析の手順

SPSSによる共分散構造分析

Rによる共分散構造分析

『共分散構造分析 R編』

pythonによる共分散構造分析

エクセルによる共分散構造分析

共分散構造分析の教科書

『共分散構造分析 入門編』

『共分散構造分析 応用編』

『共分散構造分析 疑問編』

SPSSとAmosによる心理・調査データ解析

小塩真司『SPSSとAmosによる心理・調査データ解析 : 因子分析・共分散構造分析まで』第3版  東京図書, 2018.

図解でわかる共分散構造分析

涌井良幸, 涌井貞美『図解でわかる共分散構造分析 : データから「真の原因」を探り出す新しい統計分析ツール』日本実業出版社, 2003.

 

参考

  1. 統計分析法の分類  予測・説明関係を検討する統計的検定法の分類 予測・説明関係を検討する多変量データ解析法の分類
  2. 看護学における多変量解析の利用―国内文献の検討結果から― 飯島 純夫
  3. 高等教育研究のための計量手法の整理 中尾走、樊怡舟 広島大学大学院教育学研究科 広島大学高等教育研究開発センター(RIHE)では,大学教員に対する調査がこれまで何度も行われており,研究生産性というテーマで大学教員の論文数を従属変数にして分析
  4. 構造方程式モデリングは,因子分析,分散分析,パス解析のすべてにとって代わるのか? 狩野 裕 行動計量学 第29巻第 2号 (通巻57号)2002年,138~159
  5. 「討論:共分散構造分析」の特集にあたって 豊田秀樹  行動計量学 第29巻第 2号 (通巻57号)2002年,135~137

 

 

医療統計ソフトは無料のもの(Rなど)から非常に高価なものまで(SPSSなど)いろいろありますが、医学研究の分野ではSPSS(IBM社)が定番のようです。SPSSの使い方に関する教科書・書籍が多数ありますので、まとめておきます。

 

SPSSによる回帰分析

内田 治『SPSSによる回帰分析』(オーム社 2013年8月23日 )

  1. 第1章 回帰分析入門 ◇1.1 回帰分析の概要 ■回帰分析とは ■回帰分析の用語 ■回帰分析の用途 ◇1.2 回帰分析におけるデータ ■データの種類 ■測定の尺度 ■変数の種類
  2. 第2章 単回帰分析 ◇2.1 単回帰分析の基本 ■例題1 ■回帰式 ■回帰式の有意性 ■回帰式の有効性 ■母回帰係数の信頼区間 ◇2.2 残差の検討 ■個々の残差 ■残差のヒストグラム ■標準化残差の正規確率プロット ◇2.3 区間推定 ■母回帰式の信頼区間 ■個々のデータの予測区間 ◇2.4 SPSS の手順 ■単回帰分析 ■散布図
  3. 第3章 重回帰分析 ◇3.1 重回帰分析における予備的解析 ■例題2 ○3.1.1 1変数の解析 ■要約統計量 ■データのグラフ化 ○3.1.2 2変数の解析 ■相関行列 ■散布図行列 ○3.1.3 説明変数ごとの単回帰分析 ■x1による単回帰分析 ■x2による単回帰分析 ■x3による単回帰分析 ■x4による単回帰分析 ■単回帰分析のまとめ ◇3.2 重回帰分析の実際 ○3.2.1 重回帰分析の基本 ■回帰式 ■回帰式の有意性 ■回帰式の有効性 ■回帰係数の有意性 ■標準偏回帰係数 ○3.2.2 残差の検討 ■個々の残差 ■残差のヒストグラム ○3.2.3 回帰診断 ■てこ比 ■Cook の距離 ■DfBeta ○3.2.4 相互検証法とリサンプリング法 (1)予測精度の検証 ■Hold out 法 ■K-fold 法 ■Leave-One-Out 法 (2)回帰係数の検証 ■Jackknife 法 ■Bootstrap 法 ◇3.3 SPSS の手順 ■要約統計量 ■ヒストグラム・箱ひげ図・幹葉図 ■ドットプロット ■相関行列 ■散布図行列 ■3次元散布図 ■単回帰分析 ■重回帰分析 ■回帰診断 ■Bootstrap法
  4. 第4章 質的変数とダミー変数 ◇4.1 質的変数を含んだ回帰分析 ■例題3 ■データのグラフ化 ○4.1.1 質的変数とダミー変数 ○4.1.2 ダミー変数の使い方 ■数値例1 ■数値例2 ■数値例3 ○4.1.3 カテゴリの数が3 つ以上のダミー変数 ○4.1.4 ダミー変数の作成 ◇4.2 数量化理論Ⅰ類と共分散分析 ○4.2.1 数量化理論Ⅰ類 ■例題4 ○4.2.2 一般線形モデル ○4.2.3 共分散分析 ■例題5 ■質的変数を含んだ重回帰分析 ■データのグラフ化 ■ダミー変数による重回帰分析の結果 ■共分散分析の結果 ◇4.3 SPSS手順
  5. 第5章 回帰分析における説明変数の選択 ◇5.1 変数選択の方法 ○5.1.1 変数選択の必要性 ■重要な変数と不要な変数 ■良い回帰式 ■説明変数の選択方法 ■変数選択の基準 ○5.1.2 ステップワイズ法 ■例題6 ■変数選択基準の設定 ■ステップワイズ法の結果 ○5.1.3 ベストサブセット法 ◇5.2 説明変数の組合せで生じる問題 ○5.2.1 多重共線性 ■多重共線性とは ■許容度 ■VIF ■例題7 ■説明変数同士の相関行列 ■説明変数ごとの単回帰分析 ■回帰係数の符号逆転 ○5.2.2 解の一意性 ■例題8 ○5.2.3 欠損値の扱い ■例題9 ■リストごとに除外した解析結果 ■ペアごとに除外した解析結果 ■平均値で置き換えた解析結果 ◇5.3 SPSS の手順 ■重回帰分析(ステップワイズ法) ■ベストサブセット法
  6. 第6章 ロジスティック回帰分析 ◇6.1 ロジスティック回帰の基本 ○6.1.1 ロジスティック回帰とは ■例題10 ■ロジスティック回帰の概念 ■データのグラフ化 ■ロジスティック回帰の結果 ○6.1.2 完全分離 ■例題11 ○6.1.3 SPSS の手順 ◇6.2 ロジスティック回帰の実践 ○6.2.1 多重ロジスティック回帰 ■ロジスティック回帰の種類 ■例題12 ■ロジスティック回帰の結果 ■データのグラフ化 ■ロジスティック回帰の結果 ○6.2.2 変数選択 ■変数選択の方法 ■変数選択の結果 ◇6.3 SPSS の手順 ■ロジスティック回帰 ■ロジスティック回帰(尤度比による変数減少法)
  7. 第7章 生存分析とCox 回帰 ◇7.1 生存分析 ○7.1.1 Kaplan- Meier 法による生存率曲線 ■例題13 ■生存分析とは ■生存率 ■生存率曲線 ○7.1.2 生存率曲線の比較と検定 ■例題14 ■2つの生存率の違いに関する検定 ■ログランク検定の結果 ◇7.2 Cox 回帰 ○7.2.1 比例ハザードモデル ■例題15 ■比例ハザードモデル ■Cox回帰の結果 ○7.2.2 複数の説明変数を含むCox 回帰 ■例題16 ■複数の説明変数 ◇7.3 SPSS の手順 ■Kaplan- Meier 法による生存率曲線の作成 ■ログランク検定 ■Cox 回帰 ■複数の説明変数を含むCox 回帰
  8. 第8章 パス解析と因果分析 ◇8.1 因果関係の解析 ○8.1.1 説明変数間の因果関係 ■因果関係の整理 ○8.1.2 パス解析の概念 ■パス図 ■パス解析 ◇8.2 パス解析の実際 ○8.2.1 回帰分析を用いたパス解析 ■x1を説明変数、x2を目的変数とする回帰分析 ■x1を説明変数、x3を目的変数とする回帰分析 ■x2とx3を説明変数、x4を目的変数とする回帰分析 ■x4を説明変数、yを目的変数とする回帰分析 ○8.2.2 共分散構造分析を用いたパス解析 ■共分散構造分析AMOS による解析結果
  9. 付録 ◇付録(1) 一般化線形モデル ◇付録(2) 曲線回帰 ◇付録(3) 回帰木と分類木 ■決定木 ■回帰木の例 ■分類木の例 ◇付録(4) 多重共線性の診断 ◇付録(5) ケースの数と説明変数の数

SPSSを使って重回帰分析をやりたければ、実際的な手順の説明などはこの本が一番詳細だと思います。数式による説明はほとんどないので、そういう説明が苦手な人には読みやすい。

参考

  1. 本書のウェブサイト(データダウンロードサイト
  2. 著者ウェブサイト:内田治 准教授 教員情報 東京情報大学 

 

SPSSによる統計データ解析

柳井 晴夫, 緒方 裕光 編著 改訂新版『SPSSによる統計データ解析 医学・看護学、生物学、心理学の例題による統計学入門』April 1, 2006 現代数学社

  1. 第1章 SPSSの基本的使い方 1.1 データファイルの作成手法 1.2 データの加工(椎名久美子)
  2. 第2章 データの要約 2.1 度数分布表 2.2 単純集計のグラフ表現 2.3 代表値と散らばりの指標 2.4 クロス集計表とグラフ表現 2.5 相関係数 2.6 層別の分析(椎名久美子)
  3. 第3章 統計的推論 3.1 平均値についての推論 3.2 分散についての推論 3.3 相関係数についての推論 3.4 分割表についての推論 3.5 比率についての推論(石井秀宗)
  4. 第4章 分散分析 4.1 一元配置分散分析 4.2 多重比較 4.3 多元配置分散分析(緒方祐光)
  5. 第5章 回帰分析 5.1 単回帰分析 5.2 重回帰分析(佐伯圭一郎)
  6. 第6章 測定の信頼性と妥当性 6.1 測定の信頼性 6.2 測定の妥当性(石井秀宗)
  7. 第7章 主成分分析 7.1 主成分分析の概要 7.2 相関行列に基づく主成分分析 7.3 分散共分散行列に基づく主成分分析 7.4 主成分分析による多変量外れ値の検出(伊藤圭)
  8. 第8章 因子分析 8.1 因子分析の概要 8.2 因子の抽出 8.3 因子の回転 8.4 その他の分析(西川浩昭)
  9. 第9章 クラスター分析 9.1 ケースのクラスタリング 9.2 変数のクラスタリング(西川浩昭)
  10. 第10章 判別分析 10.1 判別分析の概要 10.2 解析例1(3グループの場合) 10.3 解析例2(2グループの場合) 10.4 判別分析に関するその他の問題(Q&A)(林篤裕)
  11. 第11章 ロジスティック回帰分析 11.1 2項ロジスティック回帰 11.2 多項ロジスティック回帰(緒方祐光)
  12. 第12章 対数線形モデル 12.1 基本モデル 12.2 ロジット対数線形モデル(緒方祐光)
  13. 第13章 生存時間データの解析 13.1 生命表 13.2 カプラン・マイヤー法 13.3 比例ハザードモデル(吉本泰彦)
  14. 第14章 さらに進んだ分析法ー多変量解析法を中心としてー(柳井晴夫)

数学書の出版で定評のある現代数学社から出ているSPSSを用いた統計解析の解説書。初版が2006年ですから、信頼のおけるロングセラーです。SPSSがどんどんバージョンアップしているのでそれに合わせるために改訂版が出たそうです。

SPSSのメニューのド個をクリックしてみたいな実際的な手順がある一方で、極めて簡潔ながら理屈に関する説明も多少あって、バランスが良いスタイル。

 

SPSSで学ぶ医療系データ解析

対馬 栄輝『SPSSで学ぶ医療系データ解析 第2版』December 7, 2016 東京図書

  1. 第1章 データの設定 §1.1 データ入力の方法 §1.2 値ラベルの設定:数値データを日本語表示する
  2. 第2章 データ解析の基本事項 §2.1 データとは §2.2 標本と母集団 §2.3 データの尺度 §2.4 データ縮約のための記述統計量 §2.5 データの分布(確率分布) §2.6 標本分布 §2.7 信頼区間(区間推定) §2.8 SPSSによる記述統計量 §2.9 グラフ
  3. 第3章 統計的検定の基礎 §3.1 統計的仮説とは §3.2 統計的「有意」とは §3.3 第I 種の誤り, 第II 種の誤り §3.4 両側検定, 片側検定 §3.5 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定 §3.6 パラメトリック検定,ノンパラメトリック検定の選択法 §3.7 SPSSによるShapiro-Wilk検定
  4. 第4章 検定の選択方法 §4.1 標本の数の数え方 §4.2 データどうしの差を検定したい(2つまでのデータの差) §4.3 データ列どうしの関連性を見たい §4.4 名義尺度データの頻度の偏りや関連度を見たい §4.5 3 つ以上の標本・変数の差をみたい §4.6 測定の信頼性を知りたい
  5. 第5章 差の検定 §5.1 差の検定とは §5.2 平均に関する検定(パラメトリックな法) §5.3 分布中心の差に関する検定(ノンパラメトリックな手法) §5.4 差の検定における注意事項
  6. 第6章 相関・回帰分析 §6.1 相関とは §6.2 回帰分析とは §6.3 相関と回帰分析における注意事項 §6.4 相関における注意点 §6.5 回帰分析における注意点
  7. 第7章 分割表の検定 §7.1 分割表の検定とは §7.2 連関係数とは §7.3 リスク比オッズ比 §7.4 Mantel-Haenszel推定量 §7.5 分割表検定における注意事項
  8. 第8章 1元配置分散分析 §8.1 分散分析とは §8.2 t検定のくり返しによる検定多重性の問題 §8.3 1元配置分散分析(パラメトリックな手法) §8.4 Kruskal-Wallis検定(ノンパラメトリックな手法) §8.5 分散分析における注意事項
  9. 第9章 多重比較法 §9.1 多重比較法とは §9.2 パラメトリックな手法(等分散性が仮定できるとき) §9.3 パラメトリックな手法(等分散性が仮定できないとき) §9.4 SPSSによる多重比較法 §9.5 ノンパラメトリックな手法 §9.6 多重比較法における注意事項 §9.7 多重比較法の手法選択
  10. 第10章 2元配置分散分析 §10.1 2元配置分散分析とは §10.2 交互作用 §10.3 要因について §10.4 SPSSによる2元配置分散分析(くり返しのある) §10.5 2元配置分散分析結果の読み方 §10.6 交互作用が有意であったときの対応 §10.7 SPSSによる2元配置分散分析(くり返しのない) §10.8 実験計画 §10.9 2元配置分散分析における注意事項
  11. 第11章 反復測定による分散分析 §11.1 反復測定による分散分析とは §11.2 SPSSによる反復測定による分散分析 §11.3 Friedman検定(ノンパラメトリックな手法) §11.4 元配置以上の分散分析と反復測定による分散分析の関係 §11.5 反復測定による分散分析における注意事項
  12. 第12章 検者間・検者内信頼性係数 §12.1 級内相関係数(ICC)とは §12.2 級内相関係数(ICC)の基礎理論 §12.3 級内相関係数(パラメトリックな手法) §12.4 SPSSによる級内相関係数 §12.5 カッパ係数とは(ノンパラメトリックな手法) §12.6 SPSSによるカッパ係数 §12.7 検者間・検者内信頼性係数における注意事項
  13. 第13章 重回帰分析 §13.1 重回帰分析とは §13.2 重回帰式を作るための基礎知識(変数選択の手順) §13.3 重回帰分析の結果を判定する指標 §13.4 モデルの適合度評価 §13.5 SPSSによる重回帰分析 §13.6 重回帰分析の結果の読み方 §13.7 重回帰分析における注意事項 §13.8 関連するその他の手法
  14. 第14章 多重ロジスティック回帰分析 §14.1 多重ロジスティック回帰分析とは §14.2 解析のしくみ §14.3 変数選択の方法 §14.4 多重ロジスティック回帰分析の結果を判定する指標 §14.5 モデルの適合度評価 §14.6 変数の加工 §14.7 SPSSによる多重ロジスティック回帰 §14.8 多重ロジスティック回帰分析における注意事項と類似手法の紹介

この本は、実験で頻出する「反復測定」のデータの解析に関してひとつの章を割いて説明していて、自分には役立ちました。よくある実験デザインなのに、その解析方法に関して十分な紙面を割いた本は意外と少ないため。

参考

  1. 著者ウェブサイト:対馬栄輝研究室 弘前大学 医学部 保健学科 理学療法学専攻 著者略歴:弘前大学医療技術短期大学部理学療法学科(保健衛生学士)、弘前大学 大学院 理学研究科 (修士課程)、弘前大学大学院 医学研究科 社会医学系 公衆衛生学講座(博士課程)、弘前大学大学院保健学研究科(教授)

 

SPSSとAmosによる心理・調査データ解析

小塩真司『SPSSとAmosによる心理・調査データ解析 : 因子分析・共分散構造分析まで 第3版 』東京図書, 2018.

  1. 第1章 データ解析の基本事項――データの形式,入力と代表値
  2. 第2章 相関と相関係数――データの関連を見る
  3. 第3章 χ2検定・t 検定――2変数の相違を見る
  4. 第4章 分散分析――3変数以上の相違の検討
  5. 第5章 重回帰分析――連続変数間の因果関係
  6. 第6章 因子分析――潜在因子からの影響を探る
  7. 第7章 因子分析を使いこなす――尺度作成と信頼性の検討
  8. 第8章 共分散構造分析――パス図の流れをつかむ
  9. 第9章 共分散構造分析を使いこなす――多母集団の同時解析とさまざまなパス図
  10. 第10章 カテゴリを扱う多変量解析――クラスタ分析・判別分析・ロジスティック回帰分析・コレスポンデンス分析

医学・保健学の例題による 統計学』 1982/10/1 豊川 裕之, 柳井晴夫 (編)

  • 豊川裕之 第1章 統計学を学ぶに当たって
  • 丸井英二 第2章 統計データと調査
  • 三宅由子 第3章 記述統計
  • 丸井英二 第4章 相関と回帰
  • 高木廣文 第5章 確率分布
  • 高木廣文 第6章 標本分布
  • 青木繁伸 第7章 検定と推定の考え方
  • 青木繁伸 第8章 検定と推定の実際
  • 柳井晴夫 第9章 実験計画法

本書は、推薦文の説明によると、東京大学医学部保健学科で実施されている統計・情報処理講義演習の内容を整理する形で纏められたものだそうです。図書館で借りて読みましたが、丁寧に書かれた教科書でした。統計の教科書は、数学音痴のためにことさらわかりやすさを強調したものが多いですが、この本はそういった最近よく見る本よりもむしろ説明が丁寧でわかりやすい印象を持ちました。

アウトカムが連続変数で、原因となっている因子の候補がカテゴリー変数(有か無か)で複数ある場合にどの因子の寄与が一番大きいのかを調べたい、そんなときにつかう多変量解析の手法が、「数量化I類」と呼ばれるものです。

多変量解析と一言でいっても条件によって選ぶべき手法は異なりますので、混同しないことが大事。要因(説明変数、独立変数)と結果(従属変数、目的変数)が、連続的な数なのかそれともカテゴリー変数なのかに着目すると、選ぶべき多変量解析の手法が自ずと定まります。

多変量解析の手法の選択基準

独立変数:連続量、従属変数:連続量なら、重回帰分析

独立変数:連続量、従属変数:カテゴリーなら、判別分析

独立変数:カテゴリー、従属変数:連続量なら、数量化I類

独立変数:カテゴリー、従属変数:カテゴリーなら、数量化II類

となります。

  1. 第4章多変量解析4.外的基準が分類の場合の分析方法(https://www.bunkyo.ac.jp/~hotta/lab/courses/2003seminar/ch4-4_5_hotta.pdf)
  2. 統計分析法の分類(https://www.educa.nagoya-u.ac.jp/~ishii-h/materials/analysis_methods.pdf)

数量化1類では、独立変数がカテゴリーですがそれをダミー変数に置き換えてしまうので、そうなるとあとは重回帰分析と全く同じということになります。ダミー変数というのは例えばアンケート調査項目で、リンゴの嗜好に関して好き、普通、嫌いという選択肢があった場合に、回答者の回答で該当するものを1、他を0といった具合に、一つだけ1にして後は0にしてしまうものです。ここで、「好き」、「普通」、「嫌い」はカテゴリー変数と呼ばれます。「リンゴの嗜好」という項目のことは、アイテムと呼ばれます。

 

判別分析とロジスティック回帰分析との違い

連続量⇒カテゴリー という流れでいうと、判別分析とロジスティック回帰分析は似ていますが、何が違うのでしょうか。

  1. タイヤカバー 普通車・ミニバン用 アイリスオーヤマ CGL通信 vol39 「多変量解析の宝石学への応用」
  2. ロジスティック回帰 アイスタット ロジスティック回帰分析と似ている多変量解析に判別分析があります。‥ 両者の違いを調べてみます。

数量化I類を適用できる例数

  1. 多変量解析の手法別解説>数量化1類 アイスタット 個体数>カテゴリー総数-説明変数個数+1

数量化I類を適用する具体的な事例

多変量解析の手法別解説>数量化1類 アイスタット

目的変数:海外旅行回数

説明変数:性別(男性、女性)、年齢(若年、中年、高年)、血液型(A,B,O,AB) (カテゴリー総数=2+3+4=9、説明変数の個数=3)

目的変数:1日の新聞売り上げ部数

説明変数:曜日(月・火・水・木・金・土・日)、天候(晴・雨・小雨)、前日の野球の試合での巨人の勝敗(勝・負)、当日および前後の競馬の有無(有・無)

数量化1類 日経リサーチ

目的変数:立候補者の得票率

説明変数:政党(自民・民進・無所属)、職歴(元・現・新)、性別(男・女)

https://www.bunkyo.ac.jp/~hotta/lab/courses/2003seminar/ch4-3_huang.files/frame.htm

目的変数:英語の小テストの点

説明変数:英語が好きかどうかの質問

 

多変量解析の教科書

  1. 柳井 晴夫, 竹内 啓『射影行列・一般逆行列・特異値分解』(UP応用数学選書10 )新装版  2018/9/25  東京大学出版会 多変量解析の数学的な原理である線形代数を学ぶのに良さげな本。
  2. 足立 堅一『多変量解析入門』2005/12/20  ‎ 篠原出版新社 多変量解析の数学的な基盤である線形代数をわかりやすく解説した本。多変量解析への応用という強いモチベーションを持ちつつ、線形代数が学べるという点に特色があるのかも。
  3. 柳井晴夫『多変量データ解析法 理解と応用』(行動計量学シリーズ8)朝倉書店1994年12月5日定価3399円(本体3300円)図書館で借りて読みましたが、多変量解析の手法が網羅的に解説されています。数学的な根拠も説明されています。巻末の16ページに、本書で用いた線形代数の定理が簡潔にまとめられており、必要な数学を俯瞰できて便利。数量化I類の説明は103~105ページ
  4. 柳井 晴夫, 高根 芳雄『多変量解析法』 (現代人の統計) 新版 1985/6/1 朝倉書店
  5. 竹内啓, 柳井晴夫『多変量解析の基礎―線型空間への射影による方法』1972年 東洋経済新報社

新型コロナウイルス蔓延によるCOVID-19により世界の生活が全て一変してしまいましたが、最近興ってきた変異株オミクロンは病原性がデルタ株などよりも弱くて感染力は強いので、デルタ株などを駆逐して、COVID-19パンデミックを収束に向かわせるのではないかという期待感があるようです。

WASHINGTON (TND) — The World Health Organization is predicting the omicron variant could change the course of the pandemic. WHO Director-General Tedros Adhanom Ghebreyesus says the exact impact is “still difficult to know,” as recent reports suggest the variant appears to be less mild. “This actually is very encouraging news. The World Health Organization so far says there has not been one reported death from omicron in the world,” said Dr. Jeffrey Singer to The National Desk’s Jan Jeffcoat. “Since this appears to be four times more contagious than a delta variant, hopefully, this will crowd out the delta variant eventually.” Singer says COVID-19 could become nothing more than a recurring endemic cold. (Omicron variant could change COVID-19 to just a ‘recurring endemic cold,’ says doctor by ELISSA SALAMY, The National DeskFriday, December 10th 2021 thenationaldesk.com)

 

  1. オミクロン株は「終わりの始まり」説 コロナとの戦い、もうすぐ終了の期待 2021年12月10日20時10分 J-CASTトレンド  米ブルームバーグも同日、「オミクロンは感染力がこれまでの変異株よりも強い可能性がある一方、初期の報告によれば致死性は低いともみられる。これは歴史的に観察されたウイルスの進化パターンに合致している」「オミクロン株は新型コロナパンデミックの終焉(しゅうえん)が近いことを示唆している可能性がある」という米国大手証券会社の専門家の見方を伝えた。