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ロジスティック回帰分析と多変量解析の違いを徹底解説！

データ分析の世界では、さまざまな手法が使われています。その中でも「ロジスティック回帰分析」と「多変量解析」はよく耳にする技術です。しかし、これらは似ているようで、実は異なる特徴があります。この解説では、それぞれの手法の概要と違いをわかりやすく説明します。

ロジスティック回帰分析とは？

ロジスティック回帰分析は、主に二値の結果（はい/いいえ、成功/失敗など）を予測するための手法です。この分析方法は、説明変数（原因）と応答変数（結果）の関係をモデル化することに特化しています。

たとえば、ある製品が売れるかどうかを年齢や収入といったデータを使って予測する場合、ロジスティック回帰分析が適しています。ロジスティック回帰は、確率を算出し、その結果に基づいて判断を行います。

多変量解析とは？

一方、多変量解析は複数の変数を同時に分析するための手法です。これにより、複数の要因が結果にどう影響するかを理解できます。多変量解析には、回帰分析以外にも主成分分析や因子分析など、さまざまな手法があります。

たとえば、学生の学力をさまざまな要因（勉強時間、睡眠時間、食事など）から分析する際、多変量解析を用います。この手法によって、どの要因が最も影響を与えているのかを明確にすることができます。

ロジスティック回帰分析と多変量解析の違い

項目	ロジスティック回帰分析	多変量解析
目的	二値の結果を予測	複数の変数の関係を理解
解析の深さ	特定の因果関係の分析	全体の関連性の分析
使用する場合	二値の結果が重要な場合	複数要因が関与するケース

まとめ

ロジスティック回帰分析と多変量解析は、データ分析で重要な役割を果たす手法です。どちらもさまざまな状況で有用ですが、その目的や使用されるケースは異なります。それぞれの特性を理解し、適切なシチュエーションで使うことが大切です。

ピックアップ解説

ロジスティック回帰分析について知っていますか？この手法は、特に医療やマーケティングの分野でよく使われます

たとえば、ある病気にかかるリスクが高いか低いかを判断するときに役立ちます

年齢や遺伝的要因などのデータを使って、検査結果が陽性になる確率を予測することが可能です

なぜなら、ロジスティック回帰は確率を計算する点が特徴なんです

この確率を利用することで、プロジェクトや施策の効果を高めることができますよ！

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