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最終更新日： 2016.2.20
６．説明する
「説明する」とはどういうことでしょうか。統計学（というか科学）において説明するとは、例えば以下のようなことです。
今ここに極端ともいえる2つの例をあげましたが、前者は測定可能な（比較的容易な）結果であり、その結果を説明する「要因」も観測する方法を私たちはよく知っています。しかし後者は、結果は容易に測定できますが、場合によっては水が沸騰するという現象ほど確実に測定できないかもしれません。まして「好きの度合い」などはさらに困難なように思えます。結婚しているかどうかを判定する方法としては市役所に確認すればよいのですが、普通、第3者が容易に知ることはできません。結婚指輪をしているのも1つの測定値として妥当そうですが、必ずしもそうとは言い切れません。指輪をしない男性も多いですし、女子高生が左手の薬指に（結婚していないだろうに）指輪をしていたりするものです。
このように私たちが予測したい事象が、そもそも測定可能なものであるかどうか「あやしい」ということが意外にも多くあるのです。また、それをデータに基づいて定義しようとすると、これもまた難しいものです。ここには定量的に定義するという表現上の難しさと、その定義の信頼性と妥当性の検証可能性の観点からも難しいといえます。 →信頼性と妥当性についてはこちらのページを参照
だから予測したい事象を「目的変数」として設定するとき、それが測定可能なものであるかどうか（データに基づいて定量的に表現できるかどうか）をよく検討しなければならない、とういことです。
それでは具体的な話へと進んでいきましょう。下表の「購買点数」に注目してください。ここで購買点数が7である顧客が2名いますが、この「購買点数が7である」という結果を何かしらの要因によって説明することができるでしょうか（冒頭であげた水が沸騰する例のように）。ちなみに顧客「0012」は購買履歴がないので空白（欠損）になっている状態ですが、これは購買点数が0であると考えてよいでしょう。
データを注意深く見ていくと、購買点数が7である顧客は2人とも天然りんごジュースを購買しているようです。また年齢も25歳と20歳とで比較的若い人のようでもあります。しかし顧客0119も20歳でありながら購買点数は少ないので、一概に若い人がたくさん買うというわけでもないようです。このように考えると「天然りんごジュース」という変数は「購買点数が7であるという結果をよく説明している要因である」といえ、「年齢」は「購買点数が7であるという結果をそれなりに説明している要因かもしれない」といえます。
これは私たち人間が「目視的に」確認して出来上がったルールです。これが「説明する」ということなのです。
| 顧客ID | 性別 | 年齢 | 購買ランク | マイページ登録 | 登録ID | 購買点数 | モリモリ弁当 | レッドホットサンド | 元気パン | 天然りんごジュース |
| 0001 | 男性 | 25 | ゴールド | 有 | 19928901 | 7 | 1 | 0 | 1 | 1 |
| 0012 | 男性 | 38 | ノーマル | 有 | 22309980 | |||||
| 0172 | 女性 | 20 | ノーマル | 無 | 7 | 0 | 1 | 0 | 1 | |
| 0199 | 男性 | 20 | シルバー | 有 | 30003119 | 2 | 0 | 0 | 1 | 0 |
■説明するということ（まとめ）
