SAS チュートリアル SAS Studio による単線形回帰分析の実行
このビデオでは、SAS Studio の［線形回帰分析］タスクを使って 単線形回帰分析を実行する方法を学びます。
ここでは、体脂肪率と年齢の関係を分析したいと思います。
年齢が高いほど体脂肪率が高まる傾向が あるかどうかを調べます。
この疑問に答えを出す方法の１つが、 SAS Studio の［線形回帰分析］タスクです。
最初に、画面左側のナビゲーションペインで ［タスク (とユーティリティ)］をクリックします。
ご注意： このセクションは、SAS Studio のバージョンによって、 ［タスク］または ［タスクとユーティリティ］と表示されます。
［統計量］というカテゴリがあります。
ご注意： 新しいバージョン（Release 3.5 など）では、 ［タスク］カテゴリを展開すると、 ［統計量］カテゴリが表示されます。
このカテゴリの内容が表示されていない場合は、 ［統計量］をダブルクリックして展開します。
次に、［線形回帰分析］をダブルクリックします。
右側にタスクが開きます。
タスクのデフォルト名は「線形回帰分析 1」です。
ご注意： 新しいバージョン（Release 3.5 など）では、 「線形回帰分析」から順に、「線形回帰分析 1」、 「線形回帰分析 2」...、となります。
タスクの選択が済んだので、左側のナビゲーションペインを 開いておく必要はありません。
［ビューの最大化］ボタンをクリックして ［タスク］ペインを閉じます。
［線形回帰分析］タスクで分析を実行するためには、
データセット、1 つの従属変数、1 つの説明変数を 指定する必要があります。
ご注意： 新しいバージョン（Release 3.5 など）では、 連続変数または分類変数に分けて説明変数を指定します。
まず、［データ］フィールドの右横にある ［テーブルを選択］アイコンをクリックします。
必要な操作は、ライブラリ名をダブルクリックして展開し、 データセット名をダブルクリックするだけです。
ここでは、LIBSAS ライブラリに含まれている BODYFAT2 データセットを使います。
ご注意： SAS Studio の実行環境によっては、LIBSAS ライブラリが利用できない 場合があります。その場合の代替操作を《 》で併記します（男性の BMI データで、年齢と BMI の関係を分析します）。
従属変数を指定するには、 ［従属変数］の右横にあるプラス記号をクリックし、
PctBodyFat2 (＝体脂肪率)《BMI》を選択します。
説明変数を《連続変数》を指定するには、
［説明変数］《連続変数》の右横にあるプラス記号をクリックし、 Age (＝年齢) を選択します。
右側のコードに、SAS Studio のデフォルト設定で 単線形回帰分析を実行する SAS 構文が表示されました。
ご注意： 新しいバージョン（Release 3.5 など）では、以上に加え、 モデル効果を設定する必要もあります。 ［モデル］タブで［モデル効果］の右横にある［編集］をクリックし、 ［変数］で Age を選択し、［追加］ボタンをクリックしてから、 ［OK］をクリックしてください。
分析用のコードが自動生成され、 オプションを指定するとコードが自動更新されるので、
この対話操作型のコード生成機能は、 SAS プログラミングを学ぶ際のガイドとして役立ちます。
分析を実行する前に、［手法］タブ、［オプション］タブ、 ［出力］タブの内容を見ておきましょう。
［手法］タブでは、信頼区間を作成するための信頼水準の設定、
ご注意： 新しいバージョン（Release 3.5 など）では、それぞれ、 信頼水準の設定 ⇒［オプション］タブの［手法］セクション、 切片の設定 ⇒［モデル］タブの［モデル効果］セクション、 モデル選択 ⇒［選択］タブの［モデルの選択］オプション を使います。
モデルに切片を含めるかどうかの指定、 モデル選択の自動化の要求などが行えます。
ここでは、［手法］タブの設定は変更しません。
［オプション］タブの［統計量］セクションでは、 追加の統計量を要求できます。
ご注意： 新しいバージョン（Release 3.5 など）では、 ［統計量を表示する］のドロップダウンリストを ［デフォルトと選択済み統計量］に変更すると、 同様のオプション群が表示されます。
例えば、標準回帰係数、影響度の分析、不等分散性の検定などに 関するオプションがあります。
［オプション］タブの［プロット］セクションでは、 出力するプロットを選択できます。
［線形回帰分析］タスクのデフォルトでは、診断プロット、 説明変数の残差の散布図、観測値と予測値の散布図が出力されます。
［出力］タブでは、分析結果から新しいデータセットを 作成するかどうかを指定できます。
パラメータの予測値や Observationwise 統計量を 含めることも可能です。
これらのオプションは便利ですが、 ここでは使用しません。
各タブの内容確認が済んだので、 ［実行］ボタンをクリックしてプログラムを実行します。
画面の右側に結果が表示されます。
結果を見やすくするために、 画面の左上にある［コード/結果］ボタンをクリックします。
［コード/結果］ウィンドウが最大化されました。
元のビューに戻すには、［分割］ボタンをクリックします。
ご覧のように、ビューを切り替えたときに コードが表示された場合は、
［結果］タブをクリックします。
ご注意： 新しいバージョン（Release 3.5 など）では、 ［結果］タブが表示されたままになるため、この操作は不要です。
あるいは、ここで［ログ］タブをクリックすれば、 ログを確認できます。
出力では、まず、データセットから読み込まれた オブザベーションの数が 252《3264》で、
分析に使用されたオブザベーションの数も 252《3264》と表示されます。
分析する変数に欠損値が含まれていなかったため、 これらの数は一致しています。
次の出力は分散分析テーブルで、 モデル全体の検定結果が表示されています。
結果は有意であり、
説明変数 Age が体脂肪率の《連続変数 Age が BMI の》 有意な予測因子であることを示しています。
次のテーブルは、 モデルの当てはめに関する各種指標です。
ここには、Root MSE（平均 2 乗誤差の平方根）、 従属変数の（全体）平均、
変動係数、 決定係数 (R2 乗値)、 調整済み R2 乗が 含まれています。
次のテーブルは、モデルのパラメータに関する推定値です。
Age《Age》の効果は正の値で、かつ統計的に有意です。
その次に表示されているのは、 従属変数の観測値と予測値の散布図です。
その次には、モデルの診断で一般的に使われる 一連のグラフを含むパネルが表示されます。
出力の最後は、説明変数 Age《連続変数 Age》と 残差の散布図です。
ご注意： 新しいバージョン（Release 3.5 など）では、 もう１つ、当てはめプロットも出力されています。
このビデオでは、SAS Studio の［線形回帰分析］タスクを使って 単線形回帰分析を実行する方法を学びました。