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費用対効果の高い経営戦略策定に役立つ!重回帰分析とは?

重回帰分析とは

重回帰分析とは、複数の変数を用いて回帰分析を行う統計手法。たとえば、小売業において「商品の種類」「売り場面積の広さ」「駐車場の台数」「従業員の人数」などの複数の変数を基準に、売上に影響を与えている変数の種類や程度を分析し、将来の予測へと役立てる際に重回帰分析が用いられます。

重回帰分析が活躍する場面

「どの変数が、どの程度結果に影響を与えているか」を分析することが目的であれば、基本的には何でも重回帰分析の対象となります。新規出店するチェーン店の売上予測、新規商品の販売、自社のプロモーション戦略の策定など、様々なシーンで用いられる分析手法です。

メリット

費用対効果の高い経営戦略に役立つことが、重回帰分析の大きなメリット。また、上記の通り、分析対象の幅広さも重回帰分析のメリットに挙げられるでしょう。

デメリット

「何が重要な変数なのか」を見誤ると、予測そのものが誤ってしまう可能性があります。自社としては重要と判断した変数よりも、もっと重要な変数が潜んでいる可能性がある点は、重回帰分析で避けられないデメリットです。

また、計算が複雑で理解しにくい点もデメリット。ビジネスに実用するためには、何らかのソフトや専門サービスを利用する形になるでしょう。

重回帰分析のまとめ方

重回帰分析の手法を簡単に見てみましょう。

目的変数の決定

目的変数とは、様々な要因によってもたらされる「結果」のこと。たとえば小売業においては、「売上高」という結果が目的変数として設定されることが多いでしょう。

説明変数のピックアップ

説明変数とは、「結果」(目的変数)に影響を与える様々な「要因」のこと。小売業においては、「商品の種類」「売り場面積の広さ」「駐車場の台数」「従業員の人数」などが説明変数として設定されることが多いでしょう。

データを収集

「結果」(目的変数)に影響を与える様々な「要因」(説明変数)をピックアップしたら、それぞれの「要因」(説明変数)のデータを収集します。「商品の種類」や「売り場面積の広さ」などを実際に集計する、というプロセスです。

重回帰式を作る

各「要因」(説明変数)に応じた回帰係数を算出し、重回帰式を作ります。具体的には、たとえば次のような式です。

売上高 = 0.22×商品の種類 + 0.13×売り場面積の広さ + ~~~

まとめ

重回帰分析の概要やメリット・デメリット、集計方法などについてご紹介しました。

マークシート関連サービスを行っている会社の中には、説明変数の抽出や重回帰分析までを一貫して行っている会社もあります。重回帰分析の重要性を認識しつつも実践することが難しいと感じた場合には、そのようなサービスを利用してみるのも良いでしょう。

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