回帰分析がうまくいかない？まずは確認したい「4つの前提条件」を徹底解説

「回帰分析をしてみたけれど、予測精度が低い」
「p値や決定係数だけ見て、分析結果を信じていいのか不安」

そんな悩みを抱えていませんか？

実は、回帰分析（線形回帰）を行うには、データがクリアしていなければならない「4つの前提条件」があります。これらが満たされていないと、いくら高機能な分析ツールを使っても、出てくる結果は信頼できないもの（＝ボロボロな結果）になってしまいます。

なぜ「前提条件」が必要なのか？

回帰分析は「料理」に似ています。どんなに腕の良いシェフ（分析手法）がいても、食材（データ）が腐っていては、美味しい料理（正しい結果）は作れません。

統計学における「新鮮な食材の条件」にあたるのが、以下の4つです。

最も基本的かつ重要な条件です。「原因（説明変数）」と「結果（目的変数）」の関係が、直線（y = ax + b）で表現できることを指します。

🔍 チェックポイント散布図を描いたとき、データがまっすぐに並んでいますか？

⚠️ NGな例データがU字型に曲がっていたり、S字カーブを描いている場合。
無理やり直線を引いても、予測は大きく外れてしまいます。

集めたデータの一つひとつが、他から影響を受けていないことが必要です。「あるデータの値が決まると、自動的に次のデータの値も決まってしまう」ような状態はNGです。

🔍 チェックポイントデータはランダムに集められましたか？

⚠️ NGな例（時系列データに注意）「昨日の気温」と「今日の気温」のように、時間の流れに沿ったデータは、前のデータの影響を強く受けます（自己相関）。これを無視すると、見せかけの好結果が出てしまいます。

ここでのポイントは、データそのものではなく、「予測とのズレ（残差）」に注目することです。
予測値と実際の値のズレ（誤差）をヒストグラムにしたとき、それが「正規分布（きれいな釣鐘型）」になっている必要があります。

🔍 チェックポイント分析後の「残差プロット」を確認しましたか？

⚠️ NGな例プラスの誤差ばかり極端に多かったり、逆にマイナスの誤差だけ異常に大きい場合。
これはモデルが何か重要な要素を見落としている証拠です。

データの大小にかかわらず、誤差の範囲（散らばり具合）が一定であることを指します。

🔍 チェックポイント横軸に予測値、縦軸に残差をとった散布図を見てください。
帯のように均一に散らばっていますか？

⚠️ NGな例値が大きくなるにつれて、誤差の幅がメガホンのように広がっていく（ラッパ型）状態。
「値が小さいときは正確だが、大きいときは全然当たらない」という不安定なモデルになってしまいます。

回帰分析は強力なツールですが、万能ではありません。いきなり分析ツールで計算を始める前に、まずは散布図を描いてデータを「見る」クセをつけましょう。