---

回帰分析と因子分析の違いを徹底解説！どちらを使うべきか？

データを学ぶ上で、回帰分析と因子分析は非常に重要な手法です。しかし、何が違うのか、どちらを使った方がいいのか、少し難しく感じるかもしれません。この記事では、これら二つの分析手法について、わかりやすく解説していきます。

1. 回帰分析とは

回帰分析は、データの中から因果関係を見つけ出す手法です。たとえば、学生の勉強時間とテストの点数を考えてみましょう。回帰分析を使うと、勉強時間が増えるとテストの点数も上がる、というような関係を明らかにすることができます。

2. 因子分析とは

因子分析は、多くの変数を少数の潜在変数にまとめる手法です。たとえば、生徒の成績がいくつかの教科に分かれているとき、それらの教科の成績を総合的に評価するために「学力」という因子を作ることができます。因子分析は、複雑なデータをシンプルにするために使われます。

3. 回帰分析と因子分析の違い

特徴	回帰分析	因子分析
目的	因果関係を見つける	変数の数を減らす
使用例	値段と売上の関係	成績の因子作成
結果の解釈	予測が可能	構造を理解する

4. どちらを使うべきか

どちらの手法を使うべきかは、分析の目的によります。因果関係を知りたい場合は回帰分析、データを簡略化したい場合は因子分析を利用すると良いでしょう。また、両方を組み合わせて使うこともあり得ます。

まとめ

結局、回帰分析と因子分析は、データの分析においてとても有用な手法です。それぞれの特徴を理解して、目的に応じて使い分けることが大切です。

ピックアップ解説

回帰分析の面白いところは、実際にどんなデータからでも因果関係を導き出せる力を持っているところです

例えば、最近の研究では、SNSの使用時間と精神的な健康の関係を調べるために回帰分析が使われることもあります

つまり、私たちの日常生活に直接影響を与える研究がどんどん進んでいるんですね

そう考えると、データサイエンスって身近な分野でもあるんだなと思いますよ！

---