こんにちは！中川ゼミ２年生ホームページ担当、山本暁月です。
後期の授業が始まって2週間ほど経ちましたが、みなさん夏休みモードは抜け切ったでしょうか？
私は、やっと授業モードの生活に体が慣れてきたこともあり、規則正しい生活が出来ています。今は調子が良くても、こっからはだんだん涼しくなってくるというのとあって、なかなか布団から出れなくなってしまうのではないかと思うと、今後の自分が心配になりつつあります。
まあ、そんなもんは気合いで乗り切るしかないので、切り替えて本題に入っていきましょう！
今回のゼミでは、心理統計の10章〜12章について学びました。
10章では重回帰分析、
11章では因子分析、
12章ではカイ2乗分析について、それぞれ学びました。
初めに重回帰分析についてです。
そもそも重回帰分析とは、量的変数の関係を検討するための分析方法であり、【２つ以上の説明変数】（原因）から一つの目的変数（結果）を説明します。
目的としては、「研究者のモデルはデータを良く説明できているか、研究家の仮説は正しいか」を評価します。
また、「複数ある説明変数のうちどれが影響するか、またその影響の強さはどれだけかを明らかにする」といった目的があります。
注意点としては、【複数の説明変数を同時に投入】して変数の効果の大きさを検討するということです。
さらに、多重共線性と言い、説明変数同士があまりに強く関連していると、重回帰分析の結果が不安的になってしまうことがあります。
続いて、因子分析です。
因子分析とは、
①観測されるデータからその背後にある構成概念を探ろうとする分析。
②項目間の相関関係をもとに多数ある項目文から構成概念を推測しようとする分析。
まとめると、データが持つ複数の要素（各変数）に共通する因子を探索する分析手法であることから、因子分析によって多数のデータの背後にある構造をつかむことで、変数間の関係性が解釈しやすくなることから、消費者行動の背景を探ることなどができます。
最後にカイ二乗検定です。
カイ二乗検定とは、（性別、職業）などの、質的変数の一つである名義尺度を分析するということです。
また、①「適合度の検定」②「独立性の検定」といった2種類あり、
①は一要因のみに注目する場合。
②は２つのように着目する場合（血液型と性別）があります。
今回のゼミの内容はこれから使用する機会が必ずあるためしっかり復習して、説明できるようにしていきたいです。
最近は5限終わりの外は暗く、涼しくなってきているため、秋に近付いているのを改めて本日実感しました。特にこの季節は寒暖差が激しいので、いつも以上に健康に気をつけていきましょう。
