統計の予測モデルのデータタイプ別の解釈方法

統計のモデルのデータタイプによって解釈方法が異なります。統計モデルの結果を正しく理解するために、説明変数のデータタイプ（数値データ、カテゴリーデータ）に応じて、係数の意味を適切に解釈する必要があります。

例えば、不動産価格の予測モデルを作った場合、「評価点」のような数値データと「ウォーターフロント（水辺かどうか）」のようなカテゴリーデータでは、係数の読み方が全く異なります。この違いを理解することで、モデルの結果を正確にビジネスに活用できるようになります。

データタイプ別の解釈方法

統計モデルの解釈では、説明変数のデータタイプによって係数の読み方が変わります。基本的な考え方は以下の通りです。

数値データの場合

数値データ（例：年齢、勤続年数、など）では、その変数が1単位増加したときに目的変数がどれだけ変化するかを表します。

従業員データの給料を予測するモデルで「職位」という数値データを見てみましょう。

他の変数が一定だった時に、評価が1単位上がると価格が2,765ドル上がることが分かります。また、P値は有意水準の5%よりも小さいために、この関係は統計的に有意であることがわかります。

カテゴリーデータの場合

カテゴリーデータ（例：職種、部署など）では、ベースレベル（基準となるカテゴリー）と比較して目的変数がどれだけ変化するかを表します。

従業員データの給料を予測するモデルで「職種」というカテゴリデータを見てみましょう。

他の変数が一定だった時に、ベースレベルである「営業幹部」と比べて、「マネージャー」になると給料は4,222ドル上がることが分かります。また、P値は有意水準の5%よりも小さいために、この関係は統計的に有意であることがわかります。

まとめ

統計モデルの結果を正しく理解するには、説明変数のデータタイプに応じて係数の意味を適切に解釈する必要があります。数値データの場合、係数はその変数が1単位増加したときの目的変数の変化量を表します。一方、カテゴリーデータでは、ベースレベル（基準カテゴリー）と比較した変化量を表します。このデータタイプ別の解釈方法を理解することで、モデル結果を正確にビジネスに活用できます。