令和5年度春期 ITストラテジスト 午前Ⅱ 問3

分析手法を見極めるための視点

複数の要因から結果を考える問題では、まず入力と出力の種類、予測したい対象、分析の目的を整理し、設問が求める判断軸を一つに定めてから各説明を読み比べます。用語の印象だけで決めず、前提と扱うデータの関係に注目しましょう。

この問題で問われていること

焦点は、説明変数と結果の関係をどの観点で捉えるべきかを整理することです。データの構造、目的、出力の扱いを順に確認し、設問の記述がどの判断軸について述べているかだけを見定めてください。

視点

分析を検討するときは、対象となるデータの種類、予測や説明の目的、結果の表し方を切り分けて考えます。個別の用語を暗記するより、問題文の条件がどの観点を指定しているかを対応づけると、説明同士を混同しにくくなります。

確認ポイント

• 入力側と結果側のデータの性質を区別できているか
• 分析によって何を明らかにしたいのかを、設問の表現から整理したか
• 数値や式を先に当てはめず、前提条件と結果の表現を対応づけたか

正解

エ

解説

発症の有無という二値の目的変数について、年齢、飲酒頻度、喫煙本数との関係を分析し、個人の発症確率を推定するため、ロジスティック回帰分析を用いる。

理由

本問では、年齢、飲酒の頻度、喫煙本数を説明変数とし、ガンの発症の有無を目的変数としている。ロジスティック回帰分析は、二値の結果が生じる確率を説明変数から推定するモデルを構築するため、条件に合致する。

比較

ABC分析は重要度による分類、クラスター分析はデータの類似性によるグループ化、主成分分析は複数変数を少数の合成変数へ集約する手法です。いずれも発症確率を直接推定する本問の目的とは異なる。

選択肢ア

これは不正解だよ。ABC分析は、商品や顧客などを売上高や重要度の大きさに応じて分類し、重点管理の対象を決める手法です。発症の有無を目的変数として、複数の説明変数から発症確率を推定する本問には適しません。

選択肢イ

これは不正解だよ。クラスター分析は、データ間の類似度に基づいて、似た特徴を持つ対象をグループ化する手法です。本問のように、発症の有無を目的変数として、その確率を説明変数から推定する分析手法ではありません。

選択肢ウ

これは不正解だよ。主成分分析は、相関のある複数の変数を少数の主成分にまとめ、情報を縮約したり特徴を把握したりする手法です。発症の有無を予測し、個人の発症確率を求める目的とは異なります。

選択肢エ（正解）

これは正解だよ。ロジスティック回帰分析は、年齢、飲酒頻度、喫煙本数などの説明変数と、発症の有無のような二値の目的変数との関係をモデル化します。得られたモデルから、個人の発症確率を推定できます。

学習のポイント

二値の結果を確率として推定する回帰分析の特徴を理解する。