StaatAppのChatGPTを用いた自動考察機能についてを紹介します．
StaatAppについては以下をご覧ください．
アプリの基本操作
StaatApp基本操作（データの入出力など）は以下のページで解説しています．
分析例として以下のサンプルデータを用います．
解析の実行（ロジスティック回帰分析）
今回はロジスティック回帰分析の結果から自動考察を行います．
メニューバーから「多変量解析」→「回帰」→「ロジスティック回帰分析」を選択してロジスティック回帰分析用ウィンドウを表示します．
ロジスティック回帰分析用ウィンドウが表示されたら，目的変数と説明変数の設定を行います．「モデル作成」をクリックすると以下のように，結果が表示されます．
ロジスティック回帰分析の詳しい実行方法については，以下のページをお読みください．
自動考察機能の実行
解析を実行したら，ツールバーの「自動考察」ボタンをクリックします．自動考察中は以下のようにボタンが黄色くなります．
※ 自動考察は約1分要します．自動考察中はアプリの操作はしないようにしてください．
自動考察が完了すると考察結果が記載されたウィンドウが表示されます．考察内容の”データフレーム”は自動考察を行なうためのインプット形式なので，読み飛ばしてください．
ここまでが，StaatAppの自動考察機能の基本的な使い方になります．
自動考察機能による考察結果は統計学的・数学的解釈でしかないので，記載内容が定性的に正しいのか，相関関係・因果関係が現実的に正しいのかは十分に吟味してください．
精度については考察対象のデータ数（表のセル数）が多いと下がる傾向にあります．特に基本統計量やクロス集計表で，大量の変数を用いた場合は回答内容が正しいか十分に確認するようにしてください．その他の解析結果に対する考察の精度は非常に高くなっています．
追加解説機能の使い方（応用）
考察結果が記載されたウィンドウでは，表示された考察内容についてより詳細な解説を得ることができます．
詳しく知りたい”変数名”や”統計用語”について，追加解説用の枠に入力して「質問」ボタンをクリックすることで，以下のようにさらに詳しい解説が表示されます．
注意点として追加解説の結果については再度，解説を求めることはできません．
補足① 自動考察機能を使える解析手法
自動考察を行える解析手法一覧は以下になります．
| 解析手法 | 考察対象 |
| 基本統計量 | 各変数の統計量 |
| 相関係数 | 相関関係，無相関の検定結果 |
| 分散分析 | 分散分析表 |
| 重回帰分析 | モデルの適合度，各説明変数の統計量 |
| ロジスティック回帰分析 | モデルの適合度，各説明変数の統計量 |
| プロビット分析 | モデルの適合度，各説明変数の統計量 |
| 一般化線形混合モデル | モデルの適合度，ランダム効果，固定効果 |
| 判別分析 | モデルの適合度，各説明変数の統計量 |
| 主成分分析 | 主成分負荷量 |
| 因子分析 | 因子負荷量，共通性 |
| クロス集計表 | クロス集計結果 |
| Cox比例ハザード回帰 | 各説明変数の統計量 |
| アソシエーション分析 | アソシエーションルール |
基本統計量・相関係数・クロス集計・アソシエーション分析は探索的な分析手法なので，自動考察機能との相性が非常によく，取り敢えず分析結果に対して自動考察を行い，データの特性を調べるといった使い方ができます．
補足② 自動考察機能の仕様について
自動考察機能は，OpenAI社が開発した ChatGPT API （AI）を利用しています．モデルとしては最新のGPT4.0-oを使用しています．
解析結果をAPIに入力することで，その回答を得ています．StaatAppで解析を行ったデータ自体はChatGPTに入力していないので，データ流出はしません．
補足③ 統計アプリStaatAppとは
StaatAppは計算仮定が複雑な解析手法を，誰でも手軽に素早く行なうことができるアプリです．StaatAppの詳細は以下のページをお読みください．
