回帰分析・重回帰分析による予測

回帰分析は、ある１つの変数が別の１つの変数を、あるいは重回帰分析の場合は２つ以上の変数がある特定の変数を、いかにうまく予測するかを調べる強力な手法です。

相関分析の場合と同様に関係性が検討されますが、目的は単に変数間に関係があることを理解するだけではなく、一方の変数から他方の変数を効果的に予測することにあります。

肥満症は世界中で問題になっていますが、その重要性にもかかわらず、食べ過ぎや運動不足という非常に単純な説明の他に、この病気の根本的な原因にしついてはほとんどわかっていないのが現状です。

肥満症・運動不足・栄養摂取・BMI・予測因子

ある研究者たちは、1491名の男性と1672名の女性について、栄養摂取、健康行動、栄養の知識がBMI（Body Mass Index：体重と身長の関係から算出される肥満度を表す指数）の全体的な分布に与えるさまざまな効果について評価しました。

研究者たちは、ある種の要因（エネルギー、オレイン酸、コレステロールなど）が肥満の増加を予測する一方、逆の効果を及ぼす要因（食物繊維、カルシウム、ナトリウム値など）もあることを見出しました。

彼らは結論として、高BMIあるいは低BMIは健康のリスク要因であり、BMIは健康の結果の有用な予測因子であると述べています。