回帰分析で紐解く子どもの言語スキルの秘密【ChatGPT統計解析】
回帰分析は、ある変数から別の変数の値を予測する技法であり、社会科学や行動科学でよく用いられる。特に、複数の変数がどの程度別の変数を予測するかを明らかにするために、重回帰分析が利用される。例として、両親のリテラシー行動や教育レベルなどが子どもの言語スキルや本への興味にどのように影響するかを分析する研究がある。このような分析により、母親のリテラシー行動と教育レベルが子どもの言語スキルに重要な影響を与えること、一方で母親の年齢や読み聞かせが大きな影響を与えないことが明らかになった。
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社会科学・行動科学における重回帰分析
回帰分析は、1つの変数の値から別の変数の値を予測するための手法です。
しばしば、社会科学や行動科学の研究者たちは、複数の変数がどの程度別の変数を予測できるかを見ます。
この技法は、重回帰分析と呼ばれています。
複数の変数がどの程度別の変数を予測できるか
たとえば、リテラシーに関する両親の行動(たとえば、家にある本の数)が、彼らの子どもの読書量と本の読解力に関連していることはよく知られています。
そこで、両親の年齢、教育レベル、リテラシー活動、子どもへの読み聞かせといった変数が、幼少期の言語スキルと本への興味にどう貢献するかを調べるのは大変興味深いと思われます。
ある研究では、両親の背景情報の変数が子どものリテラシーに寄与するかを確かめるために、重回帰分析を用いています。
この研究では、母親のリテラシー行動と母親の教育レベルが、子どもの言語スキルに有意に貢献することを明らかにしています。
一方で、母親の年齢と読み聞かせは影響がありませんでした。
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