68析の都合上、説明変数は任意の値にコーティングしている。「オンラインストアでアパレル商品を購入する頻度」に関しては、年に1回＝1、半年に1回＝2、3か月に1回＝3、1か月に1回＝4、1か月に2回＝5、1か月に3回以上＝6と定めた。「性別」に関しては女性＝0、男性＝1と定めた。「年代」に関しては10代＝1、20代＝2、30代＝3、40代＝4、50代＝5、60代＝6、70代以上＝7と定めた。「ファッションに対しての興味」に関しては全く興味がない＝1、あまり興味がない＝2、少し興味がある＝3、とても興味がある＝4と定めた。「月収」に関しては5万円未満＝1、5万円以上10万円未満＝2、10万円以上20万円未満＝3、20万円以上30万円未満＝4、30万円以上＝5と定めた。以下の分析で上記と同じ被説明変数と説明変数を用いる場合は、上記で定めた任意の値を用いる。 分析した結果を表1にまとめている。表1より、回帰式の係数が0であるかどうかを確かめる指標である「有意F」が0.05未満であることから、全ての係数が0でないとみなすことができ、この結果は信用できる。表1に示す通り、「年代」と「興味」が有意であった。「性別」と「月収」については、有意ではなかったことから、これらはオンラインストアでアパレル商品を購入する頻度には影響を与えないことが分かる。有意F係数2.118934-0.12941-0.285310.3956870.083909切片性別年代興味月収（表1） オンラインストアでアパレル商品を購入する頻度の回帰分析 以上の結果より、「年代」の場合には、係数の符号がマイナスであることから、年代が上がるにつれてオンラインストアでアパレル商品を購入する頻度は学生懸賞論文集第38号標準誤差0.5594770.2431470.0799570.1549970.0949370.0007994tP-値3.787348-0.53225-3.568232.5528640.8838390.0002640.595770.0005610.0122430.378969
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