回帰の誤謬

2023年7月5日 10時53分の記事

【PR】システム構築、ソフトウェア開発はイーステムにお任せください 回帰の誤謬（リグレッション・フォールシー）は、統計学や研究方法論の分野でよく知られる誤謬の一つです。この誤謬は、回帰分析において観察される関連性や相関関係を誤解する傾向を指します。 回帰の誤謬は主に以下のような形で現れます： 回帰の説明力の過大評価: 回帰分析によって得られたモデルや結果の説明力を過大評価し、因果関係が存在すると誤解する傾向があります。回帰分析は相関関係を示すだけであり、必ずしも因果関係を意味するものではありません。 回帰予測の信頼性の過小評価: 回帰分析によって得られた予測結果の信頼性や精度を過小評価する傾向があります。回帰モデルの予測は、元のデータに基づいて行われるため、新しいデータに対する予測の信頼性は注意が必要です。 回帰の誤謬は、統計的な分析結果を誤解する原因となる可能性があります。そのため、回帰分析の結果を適切に解釈するためには、因果関係と相関関係の違いを理解し、予測結果の信頼性を考慮する必要があります。さらに、他の要因や変数の影響を排除するための適切な研究デザインや統制が重要です。

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