対応のないデータの場合 前述したような,身長・体重の平均値を文学部,社会学部,理学部で比較した,というケースです. まず,「エクセル」だけで分析すると,エクセルには多重比較機能がありませんから,手計算による補正方法を記述することになります. 平均値の比較は, F検定をおこない等分散性を確認し, 対応のないt検定を用いた.多重比較にはボンフェローニ補正を行なった. 統計処理ソフトを用いている場合は,以下の記述です. 平均値の比較は,対応のない一元配置分散分析により有意性を確認したのち, 多重比較にはTukey法を用いた. その他,二元配置分散分析の書き方とか交互作用のこととか知りたい人がいるかもしれません. しかし,これについては複雑になってくるので紙面を変えて説明します. ※いつか記事を書いたらここにリンク先を入れます. (4)相関関係の書き方 「相関関係」「相関係数」と簡単に言いますが,一般的に使われるそれは「ピアソン(Pearson)の積率相関係数」のことを指します. なので,エクセルで「PEARSON関数」「CORREL関数」を使って算出した相関関係は,「ピアソンの積率相関係数」と記述しましょう. ■ エクセルでの簡単統計(相関関係) 記述例としてはこうなります. 測定データの変数間の相関関係は,ピアソンの積率相関係数を用いて分析した. 卒論・修論のための「統計」の部分の書き方. これでOKです. いろいろと出回っている研究論文での書かれ方は,もっと違ったものになります. 身長と体重の相関関係の分析には,ピアソンの積率相関係数を用いた. といった感じ. 意味するところがわかるのであれば,自分なりにアレンジしてください. なお,エクセル以外の統計処理ソフトを使って,「スピアマンの順位相関係数」や「ケンドールの順位相関係数」を使っている場合は,そのように記述してください. (5)カイ二乗検定の書き方 期待値と実測値の差を示すカイ二乗検定は,分析したい「差」の期待値についてきちんと書いておかないと意味不明な統計処理になってしまいます. 複雑な分析をする場合には,そのあたりのことは事前に理解しておいてください. ただ,一般的にカイ二乗検定を使う場合は, ■ アンケートだけで卒論・修論を乗り切るためのエクセルχ二乗検定 で紹介しているようなケースであることがほとんどです. 特に複雑な分析でなければ, 項目間の比較には,カイ二乗検定を用いた.
Abstract 青年期の親子関係は, 親離れ子離れの時期であり, 変動の時期である。本研究においては, 母との関係に焦点を当て, 青年の認知する「母の子に対する態度・行動」と「子の母に対する態度・行動」の構造分析を行った。また構造方程式モデリング(Structural Equation Modeling)を適用し, 男女の 2集団の同時分析により, 両者の関連について検討した。 Journal TAISEI GAKUIN UNIVERSITY BULLETIN TAISEI GAKUIN UNIVERSITY
[R2値]. モデルの適合度について説明しています。 【回帰式の説明】 Participants' predicted [従属変数] is equal to [定数] + [コード化された独立変数1の非標準化係数]([コード化された独立変数1]) + [コード化された独立変数2の非標準化係数]([コード化された独立変数2]), where [独立変数1] is coded or measured as [変数の尺度], and [][独立変数2] is coded or coded as [変数の値]. (省略) 回帰式について説明します。どれが強く影響を与えているのかがわかります。 【重回帰分析の結果】 Both [独立変数1] and [独立変数2] were significant predictors of [従属変数] 結論として、どの独立変数が従属変数を予測するかを説明します。 重回帰分析のテーブルの表現方法 詳しくはこの下のリンクにまとめてありますので、よんでみてください。 クロス集計を英語でレポートする方法 Reporting Chi Square Test of Independence in APA from Ken Plummer これがテンプレートです。用語の説明は省略します。 A chi-square test of independence was calculated comparing the frequency of heart disease in men and women. A significant interaction was found (χ2 (1) = 23. 80. p < 0. 表の作成. 5). Men were more likely to get heart desease (68%) than women (40%) (χ2 (1) = 23. 5)だけ説明すると、(カイ二乗が文字が出てこないのですが、本当は二乗です)、 (χ2([自由度]) = [カイ二乗値], p < [p値] テーブルでの表現方法 こちら のURLを見ると詳細が載っていますので、参考にしてみてください。
003786 と求められました。 $p$ 値 = 0. 003786 $<$ 有意水準 $\alpha$ = 0. 05 なので、帰無仮説$H_0$ は棄却されます。 すなわち、男性の身長と足のサイズの間には、有意な相関が存在するといえます。 また、相関係数は 0. 849023 と強い相関が認められるため、身長が大きくなると足のサイズも大きくなると判断されます。 また、女性についても同様に無相関検定を行います。 $p$ 値は 0. 095784 と求められました。 $p$ 値 = 0. 095784 $>$ 有意水準 $\alpha$ = 0. 05 なので、帰無仮説$H_0$ は棄却されません。 先ほど求めた女性の身長と足のサイズの相関係数は有意ではないということになりました。 実際はここから、今回のデータでは、身長は高くても足のサイズは大きくない女性もいたり、 データにばらつきがあったために有意ではないという結果になったと考えられる、などと考察を進めていきます。 一般に、標本数が少ないほど、有意な相関は認めにくくなります。 論文では以下のような形になります。 男性の身長と足のサイズの相関(n = 9) 女性の身長と足のサイズの相関(n = 11) 上の表は、男性、女性それぞれの身長と足のサイズについての平均および標準偏差を示したものである。 また、上図はその散布図である。 男性については相関係数 $r$ = 0. Review of My Life: 相関分析・重回帰分析・クロス集計の結果を、英語でレポートするためのテンプレート. 840923 であり、t検定を行ったところ有意であった( p $<$ 0. 05)。 よって、男性では身長が大きくなると足のサイズが大きくなるといえる。 女性については相関係数 $r$ = 0. 52698 であり、t検定を行ったところ有意ではなかった( p $>$ 0. 05)。 よって、この女性の集団からは身長が大きくなると足のサイズが大きくなるとはいえない。 課題 1 次の表は、あるクラスの生徒 10 名を対象に行った家庭のCD数と音楽の試験結果(得点)の調査をまとめた表です。 CD数と音楽の得点には相関関係が見られるでしょうか。 相関係数を求め、無相関検定をし、相関関係を考察してください。 表 3: CD数(枚)と音楽の得点(点) CD数(枚)と音楽の得点(点)
相関係数の分析でたまにこのような質問をいただく事があります。 「相関係数に関する検定で有意でなければ「相関が高い」とはいえないのでしょうか?」 あなたはどう思いますか? なんとなく、正当なことを言っているように思えます。 ですが、ちゃんと把握してもらう必要があるのは、次のことです。 「相関係数が大きいことと、相関係数の検定が有意であることは、切り離して考える」 なぜか。 基本に立ち返って考えてみましょう。 相関係数の帰無仮説と対立仮説は? 検定をするからには、 帰無仮説と対立仮説 があるはずです。 相関係数の検定に関する 帰無仮説と対立仮説 は何であるか、分かりますか? 答えは、以下の通りです。 相関係数の検定の帰無仮説と対立仮説 帰無仮説:相関係数=0 対立仮説:相関係数≠0 つまり、 相関係数のP値が0. 05を下回った時に言えることは、「 相関係数が0ではなさそうだ 」 ということだけです。 「相関が高い」ということは言えませ ん。 相関係数のP値の意味と解釈は? 相関係数が0. 1であっても、P<0. 05の場合があります。 一方で、相関係数が0. 8であっても、P>0. 05の場合もあります。 この時、前者が「相関が高い」後者が「相関が低い」と言えるでしょうか? 言えないですよね。 なぜかというと、 P値は相関係数の大小だけでなく、データの数に依存するから です。 このP値がデータ数に依存する、という性質はT検定などとも一緒です。 T検定では、2群の差の大きさだけでなく、データの数にも依存してP値が変わります。 そのような背景があるため、 相関係数が高いことと相関係数の検定が有意であることは、切り離して考える必要があります 。 相関分析と回帰はどう違う? 相関係数の特徴はわかりました。 ですが、ここで1つ疑問が。 2つの変数の比例関係を見る点では、相関も回帰分析も変わらないように感じます 。 相関と 回帰分析 はどう違うでしょうか? あなたは答えられますか? 実は、かなりの違いがあります。 相関は、2つの変数がどれくらい散らばっているか を表している解析 になります。 一方で 回帰分析は、一方の変数から他方の変数を予測するために最も都合の良い直線 を引いています 。 つまり、 相関ではxとyが、どっちがどっちでもいい のです。 ピアソンの積率相関係数の数式を眺めてみます。 詳しいことは把握しなくても大丈夫です。 わかっていただきたいことはただ一つ。 この数式で、 xとyを入れ替えたとしても、相関係数(r)の値は全く変わらない ということです。 一方で回帰分析は、一方の変数(x)から他方の変数(y)を予測するために最も都合の良い直線を引いている、ということでした。 つまり、 回帰分析では ど ちらがxでどちらがyか、ということがとても重要 になってくる のです。 相関係数に関する解釈の注意点 -1〜1の間しか取りうる数字がなく、しかもP値まで算出できるので、何かと便利に感じる相関係数。 しかし、相関係数にも解釈上の注意点があります。 相関係数の解釈注意点1:データ数が十分かどうか 統計全般に言える事ですが、データ数が十分でない場合には、相関係数の信頼性が低くなります。 例えばデータ数が5で、相関係数が0.
さらにそれらしくなりましたね. それっぽく書くためには,参考にしている研究論文をたくさん読むしかありません. その上で,指導教員から添削を受けることです. (10)「統計」の部分を書く上での留意点 研究論文全体に言えることですが,「自分とは別の他人が,これを読めば同じ調査・実験をやれるように書く」ことが大事です. 統計処理について,何から何まで全部書く必要はありません. 研究をする人であれば当たり前のことで,誰もが知っていることは省略してもいいですが,その判断基準は結構微妙です. この記事を読んでもやっぱり分からないところは,指導教員に尋ねましょう. 指導教員も相手してくれなくて,どうしても困ったという時はメールください. なるべく早めに返信します. その他,卒論・修論の統計の部分を書く上での参考になる書籍はこちら. SPSSやRを使えない人は,これを持っとくか図書館で借りとけば結構便利. エクセルの基本機能だけではしんどいけど,高い統計処理ソフトは購入できない人はこちら.
?といつも思いますが答えはわかりません(笑) テーマと違い申し訳ありません。職業上褒められ慣れてる男性に対してはどのような褒め言葉が有効ですか?普通じゃ伝わらないように感じるのですが… 素直に思ったとおり伝えればいいのでしょうか?九星の褒め言葉を参考にすればいいですか? 沖川先生教えていただけましたらありがたいです。 信者様のコメント、先生の記事と合わせていつもひそかに楽しみにさせて頂いてます(笑) いつも正直なご意見で良いなと思います。 時に正直過ぎる(? )お言葉遣いが面白くて笑ってしまうこともあります(笑) ダメなことをダメと言うのは簡単ですが、割り切れない気持ちを持て余した末、見ないフリするのも、直視して傷つくのも、逃避して別のことに浸るのも、どれもドラマだなぁなんて思います。 法律で決まっていても人は本当にそれぞれの考えがあって面白いですね。 こと恋愛でもすぐにこうだ!と決めつけないで、柔軟に考えていけたらと思います。 ちょうどお相手の方に自分の価値観を押し付け過ぎて距離を置かれてしまっていたので、反省するような気持ちで記事もコメントも読ませて頂きました。 ありがとうございます、明日からも楽しみにしています。 <<女として見てもらえるように、女性側に原因がある対策を考える。 | ホーム | 夫が妻を女として見ることができない。女性側の原因を精査する。>>
浮気、不倫問題専門カウンセラー河野です。 夫の言う離婚したい原因のひとつ。 「妻を女として見れなくなった」 がテーマです。 妻の浮気であれば「旦那を男として見れなくなった」なんでしょうが、「妻を女性として見れなくなった」を掘り下げます。 実は、このフレーズ、浮気問題に遭遇されている多くの奥様が言われた言葉です。 もちろん思ってても言わない夫もいましょう。 けど、妻にはっきりそう言った夫たちも意外と多い。 「妻を女として見れなくなった」。 だからその次にどんな言葉を発するか?ですが、 「おまえ(妻)とは無理だけど、女として見れる彼女とのセック〇は・・・」なんて口が裂けても言いません。 結局、不倫夫の言いたいことはそういうことですから。 この言葉、どんなに酷い言葉を浴びせられたか、発した夫にはわからないでしょう。 何度も言って失礼ですが、離婚したい別居したい原因のひとつとして事実を言っている、いや投げつけていることは確かです。 ただ、妻を女として見れないから、浮気した。あの女に走ったのか!? あの女と親密になったから妻を女として見れなくなったのか!? このどちらにしても、「妻を女としてみれない」という発言になるのですが、この2パターンの差は歴然です。 もちろん夫によっては両パターンあります。 でもどっちにしても、奥さんは女性ですし、女に対して引けを取るなんてありませんって。 外見的にも内面的にも、ご相談者の妻より、女性らしさを感じられない女、暗い女、日陰っぽい女、 ブスな女である場合も多いはずです。 妻も、「さぞかし外見も内面も素晴らしい女なのか!
「永遠に愛します!」と 結婚 式では誓ったはずなのに、物理的にちっとも愛してくれない夫たち……。自分たちには関係ないことと思っていたはずの" セックス レス"。ラブラブだった彼に、一体なにが? 今回は妻を"女"として見られなくなったという男の本音をご紹介します。 文・塚田牧夫 ■ ママになっちゃった 「子供が産まれて、妻からママになっちゃいましたね。こっちもそういう風にしか見られない。僕もパパになっちゃったし。 なんか、いやらしい気持ちになりたくないんですよ。汚らわしい感じがしちゃって。ママにそういうことしたくないし、パパとしてもそういうことしたくない。 ムードつくってしてみようと思ったこともあったのですが、やっぱり子供のことばかり考えちゃって無理でした」淳士(仮名)/30歳 ■ 家族みたいなもの 「もう15年も一緒にいますからねぇ。7年付き合って4年同棲して結婚したんですけど、責任感からですよ。 女としての魅力を感じられたのは、6年間くらいかな。それでも長いほうじゃないですか? 夫から「女として見れなくなった」と言われ離婚した妻の体験談 | リコシィ. 妊活中ということで、昨日セックスしましたけど、正直、愛は……ありません。終わった後も会話なしですよ」雄平(仮名)/33歳 ■ 洗濯物を干していて 「結婚してから同棲して、洗濯係を引き受けることに。洗うのはまだいいんだけど、干すのがね! 彼女のパンツを干しているとき、なんだかな~な気分になってしまいました。 洗いたてでちょっとくたびれたそのパンツ、また着用されても、まったく興奮できないですよね。洋服もそうですけど。洗濯がなかったら、まだ女として見られていたかもな。多分」祥平(仮名)/29歳 妻を女として見られなくなった男の本音をご紹介しました。 妻側からしても夫に"男を感じる"ことは少なくなってくるでしょうが、お互いにそうなってしまうとレスまっしぐら。いつまでもセクシーな気持ちになれる工夫をしたいものですね。 (C)Africa Studio / Shutterstock(C)fizkes / Shutterstock(C)Imcsike / Shutterstock ※2017年6月26日作成
好きな男性ができたときに、女として見られないと言われたらショックですよね。中には付き合っているときは女として見られたのに、結婚したら見られなくなったということもあるようです。男性にとって、女として見られるかどうかは何で決まるのでしょうか。ずっと女として見てもらうためにはどうすればよいか、調査しました。 (1)女として見られない女性の特徴 男性は、女性に対して女として見るかどうかをどのようなポイントで判断しているのでしょうか。女として見られる女性とそうでない女性との違いを聞いてみました。 Q. 女として見られない女性の特徴は何ですか?
離婚前にしておけばよかったと思うことはありますか? 私は婚姻期間中に働きにでることを禁止されていたため、週一回半日のパートにさえ出ることができませんでしたが、働きに出られる状況であれば、自分のために結婚しても仕事はやめてはいけないと強く感じました。 そして仕事が出来ない状況であっても、生活費のなかから自分の貯金を少しずつでも貯めて、ある程度の貯蓄をもっておくことは非常に大切なことであると痛感しています。 お金と仕事があれば、自分の好きな人生を選択することもできますし、自由を手に入れることも可能です。 離婚することにおいて最も重要であるのは、お金と仕事であると私は自分の経験から実感しました。 Q. 最後に離婚してよかったと思いますか? 元夫は、私にとっても子供たちにとっても良い夫、父親ではなかったので、離れることができて良かったと思っています。 ただ、私が仕事をすることで、これまでのように子供たちと過ごす時間が取れなかったり、経済的に不自由な暮らしをさせてしまったりするのを目の当たりにすると、本当に離婚してよかったのだろうかという思いが頭を過ぎることもあります。 この選択が間違っていなかったと思えるよう、今すべきことを一生懸命にこなす毎日ですが、将来への不安が大きいこともあり、今は手放しで離婚して良かったと言える状況ではないと感じています。