解答 １,４

質的変数 ロジスティクス回帰分析
判別分析 数量化Ⅱ類
多変量解析は、複数の変数から何らかの結果を予測するものである。多変量解析で用いられるデータには、量的データと質的データがあり、そのデータを変数として用いた場合、量的変数と質的変数という。
量的変数：数値（数量）で表される変数（例：血圧、身長、体重など）
質的変数：数値で表現できない変数（例：有効・無効、男性、女性など）
多変量解析において、原因側の変数を説明変数、結果側の変数を目的変数といい、分析法の種類により、目的変数、説明変数が異なる。


１正
重回帰分析とは、説明変数に量的変数を用いて、量的変数である目的変数を予測する解析法である。例：身長、腹囲、胸囲から体重を予測する。

２誤
ロジスティック回帰分析とは、説明変数に量的変数を用いて、質的変数である目的変数を予測する解析法である。ロジスティク回帰分析では、「あり」か「なし」か（0か１か）のみを予測するのではなく、目的変数が１になる確率を予測する。

３誤
判別分析とは、説明変数に量的変数を用いて、質的変数である目的変数を予測する解析法である。判別解析では、目的変数の値（１or 0など）を予測する。

４正
数量化Ⅰ類とは、説明変数に質的変数を用いて、量的変数である目的変数を予測する解析法である。

５誤
数量化Ⅱ類とは、説明変数に質的変数を用いて、質的変数である目的変数を予測する解析法である。