マネージャには、組織の外部環境と内部環境で何が起こっているのかを評価するための情報が必要です。回帰分析は、管理者が半変動費の動向を調査し、固定要素と変動要素を分離するために使用する定量的モデルの1つです。結果の全体的な優位性から、管理者は、高低法や散布図法などの他のモデルよりも回帰分析手法を好みます。
結果の精度
回帰分析により、管理者は純粋に個人的な判断を使用するのではなく、独立変数と従属変数の間の関係について客観的な尺度を確立することができます。これは一般に意思決定により信頼できる正確な情報をもたらし、他の当事者は個人的な意見を述べることなく同じまたは別々のデータを使用して経験的に結果をテストすることができます。
評価ツール
経営者が回帰モデルの結果を電子的に取得するとき、彼らが使用するほとんどのコンピュータは、R二乗や学生のt値統計など、いくつかの統計を提供するソフトウェアパッケージを持っています。 2つの統計は、管理者が予測の精度、つまり回帰式を使用して得た結果の信頼性のレベルを判断するのに役立ちます。
多変数の使用
重回帰分析モデルにより、管理者は、従属変数についてさまざまなことを説明できるいくつかの独立変数をテストできます。複雑ではありますが、マネージャは与えられた依存変数に影響があると考えているすべての要因をテストできます。これは、独立変数を1つだけ許容する他の下位モデルとは異なります。いくつかの変数を使用すると、予測の精度も向上します。
新しい経営動向へのインプット
回帰分析は、活動ベースのコストおよび管理手法に必要な情報を提供します。これらの技法は、どの活動またはトランザクションがリソースの獲得および使用を引き起こすかを知ることに基づいています。制約の理論は、変化する制約の動的な環境に対処することの一部として、マネージャが希少なリソースあたりのスループットを検討することを奨励します。回帰分析により、管理者は目的を設定できます。
