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标准误差：估计值的误差。与回归系数的估计值相比，标准误差越大，估计值越不准确，不过同时还要考虑接下来要提到的置信区间。
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置信水平为95%的置信区间：假设包括0在内的许多回归系数，算出“p值在5%以下时真值”的范围。基本可以认为“真值就在这个范围之内”。
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p值：假设回归系数为0的情况下，只能通过数据的随机性推测回归系数的概率。一般来说当这个值在5%以上时，可以认为“就算回归系数为0也不可能出现”。
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根据上述的理解，结合图表上实际的数据来看，比如表5–2中截距的标准误差为1.5，斜率（x）的标准误差是0.03，与回归系数的估计值相比这个误差要小很多。再看置信区间，分别是14.9~21.2和0.7~0.9，也就是说真值就在这个范围之内。
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再假设回归系数的真值为0，也就是说x与y之间没有任何关系，那么由于数据的随机性产生这种回归系数的概率，即p值小于0.001，也就是不足1%的概率。那么，我们基本可以认为x与y之间成正比。
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让我们再来看一看表5–3的回归系数的标准误差，截距的标准误差为35，斜率（x）的标准误差为0.6。这两个数据与回归系数的估计值相比要么几乎相等，要么比估计值还要大。而此时，斜率（x）的置信区间还是–0.5~2.1，也就是“既有可能是正值，也有可能是0，还有可能是负值”，完全不得要领。再看p值，全都在5%以上，也就是说即使回归系数为0，截距出现这种数据的概率也有61%，斜率（x）出现这种数据的概率有23%。由此可见，上述结果很有可能是由于数据的随机性产生的。
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只要你能够看懂回归系数的误差与置信区间的数值之间的联系，那么你的统计能力就会得到大幅提升。为什么这样说，因为我们之前所提到过的那些内容，包括对数据间的关联性进行分析，或者根据某种数据推测出何种结果等，为了实现统计学的根本目的而采用的方法，全都属于广义的回归分析。
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政策、教育、经营、公共卫生等所有领域的研究结果，都可以用像刚才举例的图表一样的，按照回归系数、置信区间与p值（或者其中的一部分）的形式进行记述。
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21 快速加深对统计学的理解的一张图表
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统计学教科书将广义线性模型分为两种
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回归分析本身就是一个非常有用的工具，但是如果将更多的统计学方法全都统一理解为“广义的回归分析”的话，那么其应用范围还会变得更加广阔。
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像这种“广义的回归分析”的思考方式，被统计学家们称为广义线性模型。所谓线性，指的就是回归分析中用直线表示的关系性，“将许许多多的方法都统一成回归分析进行整理”就是广义线性模型的意义所在。
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极端地说，我认为基础统计学的教科书大体可以分为两类。一类是因为没有活用广义线性模型，而对费希尔时代创造的各种统计方法逐一进行介绍的教科书，另一类是对基本相同的方法进行概括介绍的教科书。
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前一种教科书经常会导致以下这样的教学悲剧。
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虽然记住了T检验和回归分析等名称，但是却搞不清楚它们之间的关系和规则，只能当作不同的方法单独记忆，结果就是不知道什么时候该用什么方法。就算当时能够顺利地解答练习题并且通过考试，但是等毕业以后回过头来再想起统计学的时候仍然是一头雾水。
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那么，如果我们以“基本相同的方法”为出发点，仅仅通过一张图表来对所有的概念进行解释说明，那会怎样呢？我认为，这不但能够大幅减少我们理解统计学的时间，并且能够加深对统计学的理解。
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这张图表如表5–7所示。
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本书中曾经多次提到，统计学的目的在于从基于公平条件的比较中寻找出现区别的要素，那么只要能够找到在解释变量中，希望进行比较的结果变量，就能够非常简单地找出应该使用的统计学方法。再重复一次，这个表中介绍的所有方法都属于“广义线性模型”的回归分析。
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表5–4 涵盖广义线性模型的一张图表
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分析轴（解释变量） 两组间的比较 多组间的 比较 连续值多寡的比较 对多个解释变量同时进行比较 希望进行比较的内容（结果变量）
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连续值 对平均值的区别进行T检验 对平均值的区别进行方差分析 回归分析 多元回归分析 是/否等二值 统计表的记录与卡方检验
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逻辑回归
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“一张图表”的使用方法
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比如，我们将每位顾客的消费额作为变量，从0开始以1日元为单位增加的数值作为连续值。以此作为结果变量，在两组变量之间（比如以性别区分）进行比较并且记录平均值，然后分析通过T检验得到的p值和置信区间即可。
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