😓「回帰分析を勉強したいけど、何から始めればいいかわからない」
😓「単回帰と重回帰の違いって？どっちから学ぶべき？」
😓「QC検定に出る範囲だけ効率的に学びたい」
😓「記事がたくさんあって、どの順番で読めばいいか迷う」
こんな悩み、抱えていませんか？
回帰分析は統計学の中でも最も実用的なスキルですが、関連トピックが多く、どこから手をつければいいか迷いがちです。
💡 この記事の目的
この記事は、回帰分析の全体像を把握し、「どの記事を」「どの順番で」読めばいいかを明確にするロードマップです。あなたの目的（QC検定対策・統計検定対策・実務活用）に合わせた最短ルートを提案します。
📚 この記事でわかること
- 回帰分析の全体像と3つのフェーズ
- 相関分析→単回帰→重回帰の学習順序
- 目的別のおすすめ学習パス
- 全記事の一覧と読む順番
⏱️ 学習時間の目安
・基礎だけ：約3時間（Phase 1のみ）
・単回帰まで：約8時間（Phase 1〜2）
・重回帰まで：約15時間（全Phase）
目次
🗺️ 回帰分析の全体像
回帰分析を学ぶには、3つのフェーズを順番に進めるのが効率的です。
Phase 1：相関分析
2つの変数の「関係性」を数値化する。回帰分析の土台。
Phase 2：単回帰分析
1つの説明変数（x）で結果（y）を予測する。回帰分析の基本形。
Phase 3：重回帰分析
複数の説明変数（x₁, x₂, ...）で結果を予測する。実務の主力。
📊 なぜこの順番で学ぶのか？
回帰分析は「積み上げ型」の学問です。前のフェーズを飛ばすと、後で必ずつまずきます。
| フェーズ | 学ぶこと | 次への橋渡し |
|---|---|---|
| Phase 1 | 相関係数、共分散、散布図 | 「関係がある」を「予測に使う」へ |
| Phase 2 | 最小二乗法、回帰係数、検定 | 「1変数の予測」を「複数変数」へ |
| Phase 3 | 偏回帰係数、変数選択、診断 | 実務への応用 |
⚠️ よくある失敗
「重回帰分析をすぐに使いたい！」と焦ってPhase 3から始めると…
・偏回帰係数の意味がわからない
・多重共線性の問題を見落とす
・検定結果の解釈を間違える
→ 急がば回れ。Phase 1から順番に学ぶのが最短ルートです。
🟢 Phase 1：相関分析（基礎）
まずは「2つの変数に関係があるか？」を調べる方法を学びます。回帰分析のすべての土台になる部分です。
📖 学習のゴール
- 散布図からデータの傾向を読み取れる
- 相関係数rの意味と計算方法がわかる
- 「相関 ≠ 因果」の違いを説明できる
- 相関係数の区間推定ができる
📚 読むべき記事（推奨順）
✅ Phase 1 完了チェック
□ 散布図から正の相関・負の相関・無相関を判断できる
□ 相関係数rが-1〜+1の範囲を取る意味がわかる
□ 「アイスの売上と溺死者数」が因果でない理由を説明できる
🔵 Phase 2：単回帰分析
1つの説明変数（x）で結果（y）を予測する回帰分析の基本形を学びます。ここが回帰分析の核心です。
📖 学習のゴール
- 最小二乗法で回帰直線を求められる
- 分散分析表を作成しF検定ができる
- 回帰係数のt検定と区間推定ができる
- 予測値の信頼区間・予測区間を計算できる
📚 読むべき記事（推奨順）
▼ 基礎・概念（まずここから）
▼ 検定・評価（回帰式の有意性）
▼ 予測と診断（実務応用）
▼ 応用トピック（QC検定1級向け）
✅ Phase 2 完了チェック
□ 最小二乗法で回帰係数a, bを計算できる
□ 分散分析表を作成し、F検定で有意性を判定できる
□ 決定係数R²の意味と計算ができる
□ 回帰分析の前提条件4つを説明できる
🟣 Phase 3：重回帰分析
複数の説明変数（x₁, x₂, ...）で結果（y）を予測する重回帰分析を学びます。実務で最もよく使われる形式です。
📖 学習のゴール
- 偏回帰係数の意味と解釈ができる
- 重回帰の分散分析表を作成できる
- 多重共線性（VIF）をチェックできる
- 変数選択（ステップワイズ法など）ができる
📚 読むべき記事（推奨順）
▼ 基礎・概念
▼ 検定・評価
▼ モデル診断・変数選択
✅ Phase 3 完了チェック
□ 偏回帰係数と単回帰係数の違いを説明できる
□ 重回帰の分散分析表を作成できる
□ VIF > 10 のとき多重共線性を疑える
□ ステップワイズ法で変数選択ができる
🎯 目的別 学習パス
あなたの目的に合わせて、優先的に読むべき記事をピックアップしました。
📋 QC検定2級・3級 対策パス
基礎レベルの理解が問われます。計算問題は少なめ。
必須記事（6本・約3時間）
1. 回帰分析とは？
2. 相関と回帰の違い
3. 最小二乗法とは？
4. 決定係数(R²)の正体
5. 因果関係と相関関係の違い
6. 回帰分析の4つの前提条件
📋 QC検定1級 対策パス
分散分析表の計算、重回帰の検定、繰り返しのある回帰が出題されます。
必須記事（10本・約8時間）
・QC検定2級・3級パスの6本に加えて…
7. 単回帰の分散分析表 ★頻出
8. 繰り返しのある回帰分析 ★頻出
9. 相関係数の区間推定（z変換）
10. 重回帰の分散分析表
📋 統計検定2級 対策パス
理論的な理解と数式の導出が問われます。
推奨記事（12本・約10時間）
・Phase 1〜2 の全記事を一通り読む
・特に重要：回帰係数の検定(t検定)
・特に重要：相関係数の区間推定
・特に重要：信頼区間と予測区間の違い
📋 実務でデータ分析したい パス
Excelやツールを使って実際に分析したい方向け。
推奨記事（全Phase・約15時間）
・Phase 1〜3 を順番に学習
・特に重要：多重共線性（VIF）
・特に重要：変数選択の方法
・特に重要：回帰分析の4つの前提条件
統計学のおすすめ書籍
統計学の「数式アレルギー」を治してくれた一冊
「Σ（シグマ）や ∫（インテグラル）を見ただけで眠くなる…」 そんな私を救ってくれたのが、小島寛之先生の『完全独習 統計学入門』です。
この本は、難しい記号を一切使いません。 「中学レベルの数学」と「日本語」だけで、検定や推定の本質を驚くほど分かりやすく解説してくれます。
「計算はソフトに任せるけど、統計の『こころ（意味）』だけはちゃんと理解したい」 そう願う学生やエンジニアにとって、これ以上の入門書はありません。
【QC2級】「どこが出るか」がひと目で分かる！最短合格へのバイブル
私がQC検定2級に合格した際、使い倒したのがこの一冊です。
この本の最大の特徴は、「各単元の平均配点（何点分出るか）」が明記されていること。 「ここは出るから集中」「ここは出ないから流す」という戦略が立てやすく、最短ルートで合格ラインを突破できます。
解説が分かりやすいため、私はさらに上の「QC1級」を受験する際にも、基礎の確認用として辞書代わりに使っていました。 迷ったらまずはこれを選んでおけば間違いありません。
ポチップ