Метод, который вы описали, называется регрессионный анализ. Это один из основных методов многомерной статистики, который используется для изучения взаимосвязей между переменными. Давайте подробнее рассмотрим, что включает в себя этот метод и как он работает.

1. Определение переменных:
   • Зависимая переменная (критериальная) – это то, что мы пытаемся предсказать или объяснить.
   • Независимые переменные (предикторы или регрессоры) – это факторы, которые могут влиять на зависимую переменную.
2. Сбор данных:
   • Необходимо собрать данные по всем переменным, которые вы хотите включить в анализ. Это могут быть как количественные, так и качественные данные.
3. Построение модели:
   • На основе собранных данных строится регрессионная модель, которая описывает зависимость между зависимой и независимыми переменными.
4. Оценка значимости:
   • После построения модели необходимо оценить, насколько хорошо она объясняет вариацию зависимой переменной. Для этого используются различные статистические тесты и коэффициенты, такие как R-квадрат.
5. Интерпретация результатов:
   • Необходимо проанализировать коэффициенты регрессии, чтобы понять, какой вклад каждая независимая переменная вносит в вариацию зависимой переменной.

Таким образом, регрессионный анализ является мощным инструментом для исследования взаимосвязей между переменными и позволяет делать выводы о том, как различные факторы влияют на результат. Если у вас есть дополнительные вопросы по этому методу, не стесняйтесь их задавать!