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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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另外，来店次数的值也属于连续值，如果想要对“来店次数多的人消费额越高”这一假设进行比较，可以将来店次数作为解释变量，消费额作为结果变量进行回归分析，然后分析回归系数的估计值和置信区间以及p值即可。
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而像“是否消费”以及“是否来店”等数据，只需要两个数值“是”或“否”就能够表示清楚。要想将此作为结果变量在两组或者更多组之间（比如，以10岁为一个年龄层的分组）进行比较的话，只需要通过统计表将各组的购买率和来店次数等记录下来，然后分析通过卡方检验求得的p值即可。
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比较麻烦的是既不属于连续值也不属于二值，而是以“按照某种规则进行分类”作为结果变量的情况，不过，这在实际应用中也可以当作二值或者连续值来进行计算。
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比如说，拥有“完全没有”、“几乎没有”、“偶尔”、“经常”这4个选项的调查表中，存在着递进的顺序。所以，可以将这里的前两项与后两项分成两类，当作二值变量进行计算。就算选项无法平均分成两份，那么将“经常”作为单独一类，其他所有选项作为另外一类进行二值计算。此外，将全部数值当作连续值进行分析的方法，在实际应用中也经常出现。
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不过，像日本民众支持的政党这样的分类，恐怕就不像上述调查表的结果那么明确地富有方向性和递进关系了。
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虽然可以用“自由主义”的尺度通过直觉进行排列，但是对于政策领域来说，这种顺序是可以颠倒的，而且日本民众对政党的支持也不只由“自由主义”这唯一的条件决定。因此，这里必须将“有本质区别的分类”作为变量，比如“是否支持民主党”以及“是否支持自民党”，将数值换算成对不同政党的支持这样一个二值，就可以以此作为进行分析的突破口。
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对3个分类以上的变量进行分析确实比较麻烦，可即便如此，“仅仅通过这一张图表就可以对几乎所有数据之间的关联性进行分析，并且对将来的结果进行预测”，也不得不说，这是一个非常简单且有效的方法。
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任何方法都应该得到相同的p值
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更进一步来说，比如图表最右边“对多个解释变量同时进行比较”的时候所使用的方法，也可以应用在只有1个解释变量的情况，在这种情况下解释变量不管是各个分组间进行比较，还是通过连续值的多少进行比较都可以。也就是说，在应该使用T检验的时候使用了多元回归分析（如果在分析轴只有1个的情况下就不能称为多元回归分析，而应该称为回归分析），或者应该使用卡方检验的时候使用了逻辑回归分析，最后都会得到相同的p值。所以，对关联性进行分析的方法大体上都可以称为广义的回归分析。
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本来应该用数学公式来证明上述结果的一致性，但T检验和回归分析结果的一致性就算不用数学公式也同样可以证明。
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图5–5表示的是通过T检验计算两组数据间平均值的差，是否属于误差范围的统计方法。将两组分为“看到广告的组”和“没看到广告的组”，对两组数据间消费额平均值的差进行分析。
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图5–5 T检验的思考方法
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黑点表示的是各组顾客的消费额，①②表示的是各组消费额的平均值。T检验所要分析的平均值就是①②之间“高度”的区别，如果这一结果超出数据随机性所导致的误差范围，就说明广告宣传是有效的。
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那么，对同样数据进行回归分析，又会怎样呢？图5–6就属于这种情况。为了进行回归分析，必须将两者都以数字表示。为了便于理解，我们将“没看到广告”的设为0，“看到广告”的设为1。
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图5–6 回归分析的思考方法
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正如之前说过的那样，回归直线是“穿过数据中心的直线”。所以，这条直线要穿过两组数据的平均值所在的点。那么，由此得到的斜率就应该是“坐标的纵长除以坐标的横长”。
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