重回帰分析
重要度が見える・優先順位がわかる
ある結果となる項目（目的変数）に、原因と考えられる複数の項目（説明変数）がそれぞれどの程度、結果に影響しているのかを分析し、数値化して説明しようとするものです。
【重回帰分析で分かること】
- 目的変数への説明変数の重要度：特定の事象に、何がどの程度影響しているのか
- 説明変数の重要度ランキング： 特定の事象の評価向上のために、優先すべき項目は何か
- （本格的にやるなら）予測式の算出
課題例
スーパーマーケット様の場合
課題
スーパーマーケットの利用リピート意向への影響度の高い要因を把握する。
背景
顧客満足度調査において確認している評価項目について、それぞれの評価は把握しているが、顧客のリピート意向を高めるために最も優先的に改善すべき項目が何かがわからない。
効果的に顧客満足度を高めるために、改善優先事項を知りたいとの意図がある。
調査
【調査対象】直近半年以内に当該スーパーマーケットを利用した顧客
本格的な分析では、説明変数から目的変数の予測値が計算できる式を導きだすことができます。 例えば、企業の「売上高」にどのような要因が影響を与えているのかについて、様々な説明変数のデータを集め、 説明変数の足し引きをしながら「売上高」への影響力が最も高くなる重回帰式を導き出す、といったことが可能です。
※目的変数を「従属変数」、説明変数を「独立変数」ということもあります。