説明変数がカテゴリーデータのみの重回帰分析を、Excelで簡単に行うことができます。
つまり数量化理論1類(林知己夫博士・考案)を採用しています。
なお本プログラムでは、Excelの分析ツール「回帰分析」やLINEST関数を利用していないため、X範囲(説明変数)の列数は16を超えても分析を行うことができ(最大200列)、また、LINEST関数のバグなどに基づく、誤った結果を出力をすることがありません。
Excelのシートには、データラベルを含む、カテゴリーデータ列と結果(評価)列のデータが必要です。
青色部分が説明変数で、オレンジ色部分が、重回帰分析の目的変数(被説明変数)で、説明変数に数値データ列がある場合は、その数値はカテゴリーデータ(名義尺度)として扱われます。
線形回帰分析なので、目的変数(外的基準)と数値項目の変数との間に相関関係が見られる場合は、特に数値データとして扱った方が精度が良い場合もありますので、注意が必要です。
ちなみに以下のデータは、L18直交表を利用した(簡易)コンジョイント分析のアンケートデータです。なお、データ番号列の有無は問いません。
アドイン接続を終え、メニューの「影響度分析をクリックすると、次のように、設定画面が表示されます。
項目(X)のデータ:
説明変数に相当するカテゴリーデータ列を、マウスでドラッグして範囲選択します。
なお範囲選択できるのは最大で、200変数×4000行です。
但しExcel2003までの場合、列数は256列までしか無いため、総アイテム(カテゴリーの内容)数がExcel2003までで扱うことができる列数を超えてしまうと、実行できません。
評価(Y)のデータ:
外的基準・目的変数(被説明変数)に相当する1列をマウスでドラッグして範囲選択します。
XとYの先頭のラベル:
行方向: ↓ 列方向: →
データの標準化:
標準化が不要な場合は「しない」をマウスでクリックして選択します。
設定が済んだら、「開始」ボタンをクリックします。
「中止」ボタンをクリックすると、操作を中止します。
自動的に新しいシートが追加され、分析過程が順次表示されます。
ここでは、カテゴリーごとのアイテムの内容が表示されます。
正しく反映されていれば、「要素は、正しいですか」で「はい(Y)」ボタンをクリックします。
誤っている場合「いいえ(N)」をクリックすると、この時点のデータを残した状態で、処理を中止します。
ここでは更に新たなワークシートが追加され、ダミー変数に置き換えたものが表示されます。
ここからカテゴリーごとに1列ずつ取り除いたものを基に、回帰分析を実行します。
重相関係数・重決定係数(「重決定R2」と表示)とアイテムごとの回帰係数(8行目~10行目)と、切片(A13セル)が表示されます。
影響度は、カテゴリーごとの回帰係数のレンジで求めています。
参考著書:
米谷 学 著
「7日間集中講義!Excel回帰分析入門」(オーム社・刊)
動作環境 |
日本語版Windows用 日本語版Microsoft Excel2003以降(推奨)が快適に動作するパソコン。 |
アドイン接続方法・ ソフトウェア使用許諾 |
※Excel2016・2019も右側の「Excel2007・2010・2013用」をお選びください |
マクロが実行できないときにご確認ください |
https://faq.mypage.otsuka-shokai.co.jp/app/answers/detail/a_id/314030
当商品のような、インターネットからダウンロードしたExcelのファイルについて、マクロが実行できない仕様になっているようです。 マクロを有効化する方法が記されています。お試しください。 |
※カスタマイズは対応不可となりました(2019年1月)