Regression Analysis（回帰分析）
意味
回帰分析
カイロウ式ヒント
変数間の統計的関係を数式で表現
Regression Analysis の試験対策解説
回帰分析（Regression Analysis）とは、ある変数（従属変数）が他の1つまたは複数の変数（独立変数）によってどの程度説明・予測できるかを、数式のモデルとして統計的に表現する分析手法です。監査においては、売上高と売掛金、給与費用と従業員数のように、通常は連動して変動するはずの勘定科目間の関係をモデル化し、実際の数値がモデルから導かれる期待値から大きく乖離していないかを検証するために用いられます。乖離が大きい場合、重要な虚偽表示の兆候として追加的な監査手続の対象となります。単純な期間比較よりも精緻な期待値を設定できる点が、伝統的な分析的手続との違いです。
試験での問われ方・ひっかけポイント
回帰分析の結果はあくまで統計的な関係性を示すものであり、それ単独で虚偽表示の存在を証明するものではない点がひっかけになります。乖離が発見された場合は、原因を追加的な監査手続で裏付ける必要があります。
英語例文
The auditor used regression analysis to identify an unexpected relationship between sales and receivables.
監査人は回帰分析を用いて、売上高と売掛金の間に予期しない関係があることを識別しました。
Regression Analysis に関するよくある質問
回帰分析はどの監査手続の中で使われますか？
主に分析的手続の一環として、実際の勘定残高と統計モデルから算出した期待値を比較する際に用いられます。乖離が閾値を超えると追加調査の対象になります。
回帰分析と相関分析はどう違いますか？
相関分析は2変数間の関係の強さと方向を測定するのに対し、回帰分析はその関係を数式化し、一方の変数から他方の変数の値を予測するモデルを構築する点が異なります。
所属章: Ch.20 監査データ分析
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