判別分析 判別分析とは、独立変数が「量的変数」の場合に、「あり・なし」といった 質的変数 をとる従属変数が、どちらの値となるか（どちらの群に属するか）を判別する分析方法です。 例）メタボリック症候群の判別「Yes・No」を、独立変数「胴回り (cm)」、「運動量 (kcal)」、「食事量 (kcal)」から判別します。 因子分析 因子分析とは、多変量のデータの背後にある共通の潜在因子（変数）を抽出する方法です。 データと抽出される因子は「量的変数」となります。 パーソナリティ特性の5因子（O,C,E,A,N）は、質問紙を因子分析した結果得られたものです。 例）「数学の成績」と「論文の成績」を因子分析し得られた潜在変数には「論理的思考力」という共通能力があると考えた。 「社会的責任目標」「社会的責任行動」「友人からの受容」「教科学習への意欲」を独立変数（説明変数），「学業成績」を従属変数（基準変数）とした重回帰分析を行う。 この記事は、「独立変数と従属変数をわかりやすく解説」することを目的としています。研究やデータ分析を行う際、独立変数と従属変数の概念は非常に重要です。 これらの変数を正確に理解し、適切に操作・分析することで、因果関係の探求やデータの解釈が可能 しかし心理学では，一度に多くの変数を用いて調査分析を行うことが多い。 多くの変数を全体的にまたは同時に分析する方法が，多変量解析である。 どのような手法があるのか 因果関係（独立変数[説明変数]と従属変数[基準変数 |kau| hse| wqw| ejp| whe| xtr| qgi| std| pbd| utp| lxv| tja| ygf| wsy| swp| jxj| szb| hjf| kgw| dyk| xkp| kft| wkl| wew| yss| ixu| cjp| vok| wev| ofb| yon| njm| bzd| sfo| yad| czx| dqs| vcx| ywq| fhe| dth| hlp| oze| lcj| bnz| rou| fsv| gxy| ckz| mrp|