分析解读实例与基础知识

通过机器算法和人工确认对解释变量做出取舍后，我们就能得到多元回归分析的具体结果了。分析结果显示几个看上去像那么回事儿的解释变量的确能对企业总资产收益率的差异做出解释，但并不是说分析完就万事大吉了。

根据分析结果决定采取哪种行动，这才是给商业活动带来价值的部分。假如我们得到的是如表1-7所示的结果，那么该怎样去理解呢？

通过解释变量选择，我们总共筛选出了6个“从统计学角度而言具有可信度”且“并非理所当然，也非稀奇古怪”的解释变量，其中包括“进军了东南亚市场”“销售能力强”“拥有专利数”，以及通过市场调研得知的在大众印象中是否“产品研发能力高”“广告有品位”和“服务支持差”。

乍一看，好像都很理所当然。但如果原本除了这些以外，“销量规模”“是否销售某种特定商品”以及“市场对所售产品价格划算度的感受”等变量也在备选之列，结果终究还是上述6个变量被选中了的话，那就意味着：比起那些走扩张路线追求规模经济效应、新进入某个市场或发动折扣攻势等战略，致力于强化这6大解释变量方向的战略才是更值得期待的优良战略。

回归系数（准确地说是偏回归系数，本书为追求简洁易懂，特简称为回归系数）指的是，“当解释变量每增加1或满足某种条件时，总资产收益率会增加或减少多少”。该回归系数只是从本次数据中推算而来，因此，即使在同等情况下再做一次调查分析，也并不一定能得出同一个系数。话虽如此，但这并不意味着结果完全不值得信赖。

接下来，通过各回归系数右侧的95%置信区间，我们就能了解到一个范围——即我们无数次收集分析数据后得到的回归系数“大致都落在这个区间内”。当这个95%置信区间的两端均为正值或均为负值时，我们就很难认为“与总资产收益率毫无关系（回归系数为0）”或“不如说是负相关（与回归系数正负完全相反）”。当然从最右侧的P值中也能得出同样的判断。

P值指的是（在其他解释变量的条件固定的情况下）如果该解释变量对Outcome没有任何影响，只因数据波动而偶然产生该回归系数的概率。也就是说，P值越小，分析结果就越值得信赖，一般情况下以是否低于5%作为判断标准。

根据表1-7我们可以得知，仅就“是否进军了东南亚市场”这一项差别就导致平均总资产收益率出现了1.22%的差异。且该项的P值为0.049，小于一般判断标准0.05，这就意味着：“仅因数据波动或误差导致偶然产生此差异的概率低于5%，因此该结果是值得信赖的”。我们再看看95%置信区间，在已考虑误差的情况下，我们可以期待最少0.01%、最多2.43%的利润率提升。

可能大家猛地一看会觉得这并不是什么天文数字，但上市企业自不必说，看看那些非上市企业的资产负债表，总资产几十亿日元到几百亿日元的企业在日本比比皆是，而那些家喻户晓的大企业们则更是动辄坐拥数千亿日元到数万亿日元以上的资产。

假如企业总资产为1000亿日元，获利为30亿日元的话，总资产收益率为3%。而如果你找到了那个能让收益率增加1.2个百分点的解释变量，同时也完全有可能让企业朝着那个解释变量的方向发展（以本例而言，即企业目前尚未进军东南亚市场，但今后计划进军）的话，那就意味着你发掘到了每年能让公司比现在多赚12亿日元的好点子。

让我们再来看看其他的解释变量。围绕“销售能力”这一解释变量，面向第三方实施4等级评分后，我们得出的结果是评分每上升1个等级，总资产收益率就上升0.47%。因此，如果能努力将企业的销售能力从评价较低的状态提升2个等级，那也就意味着我们可以将企业的总资产收益率提升0.94%。

另外，在“拥有专利数”这一方面，专利每增加1项，总资产收益率便上升0.02%，虽然上升幅度相当小，但专利数的数目可比4等级评分的范围要大得多。既有完全不拥有任何专利的企业，也有像丰田或东芝这种每年提交数以千计新专利申请的大型制造业企业。当然，想一口气达到这种规模是很困难的，但如果企业通过致力于研究开发申请到了50多个能产生价值的专利，那么也就意味着这平均能会给企业带来1%的收益率提升。

不过，当分析对象企业为数不多时，一般情况下P值容易偏大，该解释变量中P值就比0.05%大。而且通过置信区间，我们还发现，“说不定专利越多，收益率还可能小幅下降（-0.01%）”。所以，如果只根据“是否低于5%”这个统计学惯例来判断，我们会认为“有可能只是数据波动而偶然产生的回归系数”。如果你对此心存疑虑，那么可以尝试用更多的企业数据来验证专利数与总资产收益率之间的关系。

除此之外，在消费者意识调查环节，当顾客被问到是否认为该企业“产品研发能力高”“ 广告有品位”“服务支持差”时，得到的结果显示，评分每上升1个等级，总资产收益率就会相应上升或下降0.2%～0.3%，这也许向我们指明了企业今后该努力的方向。

另外，截距的数值则表示：当所有解释变量都取0时，系统推算出的总资产收益率值。

在这类分析中，由于“解释变量不可能都取0”，因此理解起来比较困难。不过假设有一家企业，它既没有进军东南亚市场也完全没有专利，销售能力、产品研发能力、广告品味以及服务支持均是4等级中的最低评分（1分），那么

-0.35+1.22×0+0.47×1+0.02×0+0.20×1+0.23×1-0.29×1=0.26

根据上述计算，我们可以预测出这家企业的总资产收益率可能在0.26%左右。对于其他状况较好的企业而言，我们同样也可以利用截距值、各解释变量值及其对应的回归系数值来推算“其平均总资产收益率可能会达到多少”。