@article{oai:seisen-u.repo.nii.ac.jp:00001393,
 author = {池田, 龍也 and IKEDA, Tatsuya},
 issue = {１},
 journal = {聖泉論叢（増刊）, THE SEISEN REVIEW EXTRA EDITION},
 month = {},
 note = {心理学研究においてしばしば最小二乗法による線形回帰分析が用いられる。この分析を実施するためには，4つの仮定を満たす必要がある。本稿では，正規性の仮定または均一性の仮定を逸脱したとき，分析結果が受ける影響を調べた。具体的には，仮想のデータセットを用い，パラメータやサンプルサイズの変化が分析結果に及ぼす影響をシミュレーションした。その結果，次の3点が示された。(a)回帰係数と決定係数の点推定値は，誤差分布の形状に影響を受ける，(b)誤差分布が正規分布から逸脱していたり，極端な形状であったりした場合は回帰係数および決定係数を正しく推定できない可能性がある，(c)均一性の仮定に違背した場合，サンプルサイズを増やしても正しい回帰係数が推定できない可能性がある，であった。したがって誤差分布の形状は回帰係数と決定係数の双方に影響するため，分析の仮定を充足する必要性が改めて確認された。},
 pages = {30--43},
 title = {線形回帰分析における誤差項の非正規性および不均一性が分析結果に及ぼす影響 ―仮想データによるシミュレーション},
 year = {2022},
 yomi = {イケダ, タツヤ}
}