用語解説

回帰分析とは、目的変数（売上・CVRなど）と説明変数（広告費・価格・季節性など）の関係を数式でモデル化し、予測や影響度の定量評価を行う統計手法です。

単回帰から重回帰、ロジスティック回帰まで幅広い種類があり、マーケティング効果測定の基礎として最も広く活用される分析手法のひとつです。

どんな場面で活用するか

• 広告出稿量と売上の関係を定量化してROIを評価したいとき
• 価格弾力性を測定して最適価格設定を行いたいとき
• 複数のマーケ施策が目標指標に与える独立した影響を分離したいとき

よくある誤解

「回帰分析で相関が確認できれば因果関係が証明できる」は誤りです。正しくは、相関は因果を意味せず、因果推論には交絡の統制や実験設計が別途必要です。

判断のヒント

活用のコツ：多重共線性・外れ値・残差の正規性を必ず確認し、係数の解釈は「他の変数を一定に保ったときの限界効果」として伝えると誤解が減ります。