3. 基本的な検定 1. データのはかり方(尺度水準)とパラメットリック検定とノンパラメトリック検定 2. 群間の対応ある・なし 3. 2群の検定 4. 多群の比較検定-分散分析 5. カイ二乗検定 6. 相関係数と回帰直線 1.
カイ二乗分布表から、2で計算したカイ二乗値に基づくp値を求める。有意水準以下ならば帰無仮説を棄却。 この手順に解説を加えていきます。 各属性の期待度数\(E_i\)はその属性の期待確率\(P_i\)を用いて、 \(E_i = n_i × P_i\) と表されます。 2.
4%)です。もし、日本語母語話者と日本語非母語話者の回答に偏りがなければ、同者とも21. 4%ほどの人が選択しているはずです。日本語母語話者30人のうち、21. 4%に当たるのは6. 4人であり、この数値が「日本語母語話者」で「1番を選択した人」の期待度数となります。このように計算した期待度数を書き込んだのが表3です。表3を見ると、日本語母語話者の「選択」は期待度数(6. 4)よりも観測度数(10)の方が多く、反対に、日本語非母語話者は期待度数(8. 6)のほうが多いことがわかります。このように書くと、観測度数と期待度数を簡単に比較することができ、カイ二乗の結果も容易に理解できます。期待度数のかわりにパーセントで表す論文を見ることがありますが、そのパーセントが全体の合計の中での割合なのか、行で合計した時の割合なのか、列で合計した時の割合なのか、一見してわかりません。そのような意味でも期待度数を書くのが推奨されます。 表3 1番の結果(人数、期待度数入り) カイ二乗検定はクロス表をまとめて示すことが基本ですが、グラフで割合を示すのみの論文があります。例えば次のグラフは、この連載の初回で示したものです。これでは、観測度数も期待度数も自由度もわかりませんし、どのようなクロス表でカイ二乗検定を行ったのかすぐには理解できません。グラフは一見して、違いがわかるという利点はありますが、カイ二乗検定の結果を報告にするには、観測度数、期待度数、自由度、カイ二乗検定の結果、有意確率を報告することが求められます。グラフで示してはいけないわけではありませんが、まずはクロス表を示すのがいいでしょう。 図1 カイ二乗検定の結果をグラフ化した例 カイ二乗検定の結果の報告のしかた 次に、カイ二乗検定の結果を報告する文ですが、次のような記述を見ることがあります。 授業の満足の程度に関して、グループAとBの間に1%水準で有意差が認められた( χ 2 (3)=8. 921, p <. 統計の質問：分散分析？カイ二乗？ -統計に詳しい方、お助け願います。- 心理学 | 教えて!goo. 01)。 前回取り上げた t 検定は平均値の差の検討なので「有意差」という表現を使用しますが、カイ二乗検定で、「有意差があった」という表現は適切ではありません。では、どのように言うかというと、有意確率が有意水準以下だった場合は、「関連がある」「偏りがある」などの表現を使用します。先の例では、次のようになります。 授業の満足の程度に関して、グループAとBの間に偏りがあった( χ 2 (3)=8.
05未満(<0. 05)であれば、危険率5%で"偏りがある"ことがわかります。 CHITEST関数を利用するには次の手順で行います。 1) 期待値の計算準備(若年:高齢者): 若年者の全体にしめる割合は58. 3%(=70/120*100)で、確率は0. 583となり、高齢者の全体に占める割合は41. 7%(=50/120*100)で、0. 417となります。 2) 期待値の計算準備(有効:無効): 有効と答えるのは全体の33%(0. 33=40/120), 無効と答える確率は67%(0. 67)となります。 3) 若年者期待値の計算: 若年者で有効と答える期待される人数(期待値)は0. 58*0. 33*120=23. 3人, 若年者で無効と答えると期待される人数(期待値)は0. 67*120=46. 7人となります。 *実際の計算では、若年者で有効は70*40/120=23. 3(人)とけいさんできます。 4) 高齢者期待値の計算: 高齢者で有効と答えると期待される人数(期待値)は0. カイ二乗検定（独立性検定）から残差分析へ：全体から項目別への検定. 42*0. 33*120=16. 7人、高齢者で無効と答えると期待される人数(期待値)は0. 67*120=33. 3人です。 *計算では高齢者で有効は40*50/120=16. 7(人)と計算できます。 こうして以下の期待値の表が作成されます。 期待値 有効期待値 無効期待値 若年者期待値 23. 3 46. 7 高齢者期待値 16. 7 33. 3 → 期待値がわかればカイ二乗検定の帰無仮説に対する確立はCHITEST(B2:C3, B7:C8)で計算されます。 *B2:C3は実際のアンケート結果、B7:C8は期待値の計算結果。 帰無仮説の確立が求められたら、 検定の結果のかかきたを参考に結果と結論が掛けます。 *この例では確立は0. 001<0. 01なので、1%有意水準で有意さがあり、若年者では有効と回答する被験者が21%なのに対し、高齢者では有効(あるいは無効)と解答する被験者が50%です。したがって若年者と高齢者では有効回答に偏りが認められるということになります。 6. 相関係数のt検定 相関係数rが有意であるかどうかを検定することができます。 「データの母相関係数σ=0」を帰無仮説H 0 としてならばt値は以下の式に従います。得られたt値をt分布表で 自由度(n-2)の時の値と比較し、t分布表の値より大きければ有意な相関係数ということになります。 excleでt値を計算したら続いて、TDIST(t値, 自由度(数-2), 2(両側))によりP値を計算することができる。 相関係数 -0.
実験はもうすでに行ってしまったのですが(かなり急いで^^;)、 統計分析は実験をやればある程度なんとかなる!とちょっと思っていたので 今とても反省しています。全然甘かったです。 これからは実験を考える段階で分析まできちんと検討してみたいと思います。 お礼日時:2009/05/29 19:09 お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて! gooで質問しましょう! このQ&Aを見た人はこんなQ&Aも見ています
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