キッチンシンク回帰

軽蔑的に言えば、キッチンシンク回帰は、従属変数の分散を説明するために、可能性のある独立変数 の長いリストを使用する統計的回帰です。経済学、心理学、およびその他の社会科学では、回帰分析は通常、仮説をテストするために演繹的に使用されますが、キッチンシンク回帰はこの標準に従いません。代わりに、分析者は「キッチンシンク以外のすべて」を回帰に投入して、何らかの統計的パターンを見つけることを期待します。^{[引用が必要]}

このタイプの回帰は、多くの場合、過剰適合（つまり、データ内の独立変数と従属変数の関係を誤解を招く形で示唆し、性急な一般化につながる可能性があります）につながります。その理由は、回帰に含まれる独立変数が多いほど、信頼区間の定義の含意として、1 つ以上の独立変数が統計的に有意であることが判明する確率が高くなる一方で、実際には従属変数に因果関係がないことが判明する可能性が高くなるためです。つまり、結果がタイプ I の誤りに悩まされる可能性が高くなります。

• データドレッジング – データ分析の誤用
• モデル選択 – 候補モデルのセットから統計モデルを選択するタスク
• 事後分析 – データが見られる前に指定されていなかった統計分析
• 事後理論化 – 統計における循環論法の問題リダイレクト先の簡単な説明を表示するページ

• Barreto および Howland (2005)。「第 17 章: 仮説の共同テスト」。入門計量経済学: Microsoft Excel によるモンテ カルロ シミュレーションの使用。ケンブリッジ大学出版局。ISBN 0-521-84319-7。