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独立性の検定： 残差分析に有意傾向って？
統計初級者です。わからない点があります。どうかお助けください。 独立性の検定の後の残差分析で有意傾向ってありますか？ t検定などで「p<.10」の場合に、「有意傾向」があったと報告している文献を見ます。 残差分析だと、絶対値1.96以上のときに5%水準で、有意に観測度数が期待度数を上回った(下回った)と聞きますが、 たとえば絶対値が1.8や1.7のときって「有意傾向がある」と論文で述べることは 妥当でしょうか？仮に妥当だとすると、その数値の下限ってありますか？(p<.10みたいに) ご存知の方いらっしゃったら教えてください。
- toshy315
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独立性の検定で残差分析をすることはあまり見かけませんが、残差がどうこうで有意傾向をうんぬんと主張することはしないのでは？ 有意であるかどうかは残差ではなくp値で判断すればよいだけなのでは？と思いますが、（残差を見るのは、分割表に対して当てはめられらモデルがどれほどよく予測しているかを把握するためだと思いますが）残差をみてそれが分かるのかなぁ。私にも分かりません＾＾； なんの本にそのように書いてありましたか？
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補足
回答ありがとうございます。 独立性の検定後に残差分析をすることで詳しいことがわかる、というのは 竹原卓真(2007)「SPSSのススメ1 2要因の分散分析をすべてカバー」 という本のpp. 207-211に掲載されています。 m×nのクロス集計でどちらかの要因が3値データ以上である場合、 カイ二乗検定の結果p値が有意と出ても、 実際にどのセルどうしが有意に関連しているかまではわかりません。 そのときにどのセルが有意に期待度数を上回っている(下回っている)かを 調べるのがハバーマンという人の残差分析のようです。 SPSSでは「セル」タブ内の残差の欄にある「調整済みの標準化」というところに チェックを入れるだけで結果が表示されます。 ちなみに、残差分析による検定はまだ開発途中であることも書いてありました。