Excelでの重回帰分析の実行方法と結果の解釈

Excelで重回帰分析を実行する方法を知りたい方のために、ステップバイステップで解説します。重回帰分析は複数の独立変数（予測因子）を使って一つの従属変数（結果）を予測する手法です。この方法を使えば、ビジネスデータや研究データの中から有用な洞察を得ることができます。

重回帰分析に必要なデータの準備

まず、重回帰分析を行うためには適切なデータが必要です。Excelで分析する場合、各変数のデータを列ごとに整理しましょう。従属変数（予測したい結果）を一列に、独立変数（予測因子）をその横に並べます。すべてのデータは数値である必要があり、欠損値がないことも重要です。

Excelで重回帰分析を行うには、次の手順を踏みます。

これで、Excelが重回帰分析の結果を自動的に計算してくれます。

Excelが提供する結果には、重回帰分析における重要な統計指標が含まれます。主に注目すべきは以下のポイントです。

R平方値（R²）：モデルがデータをどれだけ説明しているかを示します。1に近いほど良いモデルです。
係数（Coefficients）：各独立変数が従属変数に与える影響の大きさを示します。正の値はその変数が従属変数を増加させ、負の値は減少させることを意味します。
p値（P-Value）：各係数の有意性を判断します。通常、p値が0.05未満であれば、その係数は統計的に有意であると言えます。