• 締切済み

数量化3類について

現在、学校の研究で、アンケートデータの分析を行っています。 その母集団に関する質問項目(20アイテム、80カテゴリ弱)を、数量化3類を用いて、 統計的に傾向の把握(情報の集約)を行いたいと考えています。 最終的には代表的な数軸で、いくつかのパターンに類型化したいと考えているのですが、 その際にRが0.5前後からあがりません。 また、周りに統計について詳しい人がいないためどのようなカテゴリプロット、サンプルプロット図がよいのかもわかりません。参考書等は何冊か読んだのですが、理論的なことが多く、実際の分析状況について書いておりませんでした。 どなたか一つでもご存知の方がいらっしゃいましたら教えていただけませんでしょうか。 以下に内容をまとめます。 (1)アンケートデータで、数量化3類を用いた場合には相関係数0.5は妥当(もしくは、採用可能)か。 (2)サンプルプロット、カテゴリプロットの理想的な布置、注意しなければいけない点 (3)数量化理論について詳しいお勧めの本 以上よろしくお願いいたします。

みんなの回答

  • shkwta
  • ベストアンサー率52% (966/1825)
回答No.1

相関係数が小さいほど、母集団が同じような人たちの集まりだということになります。母集団を類型化するにはあまり適当でないアンケートだったのかもしれません。

  1. カテゴリ
  2. 学問・教育
  3. 数学・算数

関連するQ&A

  • 数量化三類について

    　現在学校で数量化三類を勉強しているのですが、教科書に以下のように書かれていました。 ---------------------------------------------------------------- 変数に数量ｘを与え、サンプルに数量ｙを与えるとする。 「行と列を上手く並び替えてできるだけ対角線に集まるようにする」という操作は「ｘとｙの相関係数を最大にするｘとｙを与える」ことと考える。 相関係数の値はｘとｙの平行移動に関しては不変だから、 ｘの平均 = 0、ｙの平均 = 0 と仮定してもよい ---------------------------------------------------------------- 　この文章中のｘの平均 = 0,ｙの平均 = 0の部分がなぜそうなるのかわかりません。どうしてそうなるのか教えてください よろしくおねがいします

  • 因子分析と数量化III類について

    いつもお世話になります。修士論文作成中のもです。 今回、インタビューを実施し、内容分析を行い、カテゴリーに別け、それに基づいてアンケート用紙を作成し、調査を行いたいと思います。アンケートについては因子分析を行い、内容分析の妥当性を確認するためやより多くの方から、調査を行いたいためです。 アンケートについては、1～5件法で行うつもりです。因子分析について、順序尺度ではありますが、慣例的に行われているので使用できるとと考えております。しかし、指導教官から、それでは妥当性に問題があるから、数量化理論IIIを使いなさいと言われました。浅学ですが、数量化理論はむりやり数値化している様な感じで、妥当性を理由に手法を変更するのはそれほど差はないと思うのですが？ 似た者同士を集めるという考え方からすれば、数量化のほうが目的には合っているのかなとも思います。どなたか詳しい方、お願いします。

  • 相関係数の違いについて

    はじめまして、maro77と申します。 現在、学生と社会人に関する公共政策に対する意識調査のアンケートを各1000通づつ、2000通回収し、そのデータ分析をしております。 具体的には、属性（年齢、性別、職業〔学部〕など）と各設問の関係性を分析したり、設問の回答結果同士の関係性を分析しております。 現在、相関関係をみようと思っているのですが、ちょっと調べてみたところ、いろんな分析手法があり、困っております。 そこで、相関係数について質問があります。相関係数には、ピアソンの相関係数、スピアマンの順位相関係数、ケンドールの順位相関係数のほか、クラメールの連関係数、ファイ係数、コンティンジェンシー係数、ケンドールのタウなどいろいろあることを知りました。 ピアソンの相関係数については、2変数が、数字のもの（年齢、年収、身長、体重など）の数値ではないと、求めていけないことを知りました。 しかし、そのほかの分析方法については、あまりよく違いがわかりません。 アンケート結果で得られたカテゴリーデータと順位データがある場合は、どの分析方法を使うのが正しいのでしょうか。また、これらは、どうゆう基準で使いわければよいのでしょうか？いろいろ調べたのですが、いまいち、頭の中のモヤモヤが晴れません。 お手数ですが、ご教示頂ければ幸いです。 宜しくお願い致します。

  • 相関を求める時の、はずれ値のはずし方

    こんにちは 現在、ある2つのデータの相関関係を調べています。 そのデータを散布図にしたところ、数個はずれ値が確認できました。 これのはずし方をご質問させてください。 はずれ値のはずし方について、標準偏差を考えるやり方などがありますが、そういった統計的手法ではなく、単に『はずしてみて分析してみた』というのは、ありなのでしょうか？ 私は、この2つのデータの相関があることを言いたいだけで、それ以上に詳しい分析を行うつもりはありません。 しかし、統計的におかしはことはしたくありません。 そこで、話の流れとして、 『散布図を作って、相関係数を求めてみた。相関があった。けれど、はずれ値もあった』 　↓ 『はずれ値っぽいのを外してみて、相関係数を求めてみた。やっぱり相関があった』 　↓ 『いずれにせよ、相関はある』 はずす値がはずれ値であるかどうかが、主観によってしまうので、統計的にどうなのかな？と思ったので、ご質問させていただきました。 けれど、結局、はずしても、はずさなくても相関があるのなら、統計的にも話しの流れ的にも問題はないのでしょうか……。

  • 数量化三類と因子分析

    統計初心者です。 spssを使っています。 「やった事がない」ー「日常的にやっている」までの5件法で60項目のアンケートを取り、最尤法で因子分析を行おうとした所、 『その前に数量化三類を行う必要がある』と指摘されました。 数量化三類がSPSSでは「コレスポンデンス分析に」にあたるものだという事まで分かりましたが、それから先がさっぱり分からないでおります。 「１．やっている　５．日常的にやっている」のような１～５の順序尺度を、数量データに変換してくれるものだと思っていたのですが、「次元１」「次元２」など縦軸と横軸が出てきて、戸惑っています。 座標を表しているとの事なのですが、それを因子分析でどう使えばいいのか見当がつきません。 カテゴリカル主成分分析というやり方ですと、数量化された値は１つだけ（次元など出てこない）出てきたので、まだ分かりやすかったのですが… 『「０・１」のダミー変数を作って多重応答分析でも可』とも聞いたのですが、5件法のものを０・１に変換してその後どうするのかも不明です。 数量化3類の手順とそれをどのように因子分析に使うのか、具体的に教えて頂ける方、どうかお願い致します。

  • 統計の初歩の初歩です(文系)

    すみません、教えていただけますか？社会学、心理学系のアンケート調査の結果を分析しています。統計の初歩のことを伺いたいのですが… ２つの変数を使って、まずクロス集計を出した時にカイ二乗検定をみると有意ではありませんでした。 でも次に相関分析をして、 相関係数を出してみる有意になるんですが、良いのでしょうか？？ つまり、カイ二乗検定が有意でなくても、相関分析で相関係数が有意であれば、 関連がありそうだと考えてよいですか？？ よろしくお願いいたします。

  • 相関係数の高い項目が多いのはどのような時でしょうか

    いつもこちらのサイトで勉強させてもらっています。 色々なキーワードで検索してみたのですが見当たらなかったので質問させてください。 お菓子の試食アンケートを解析しています。 お菓子は3品あり、アンケート項目は共通です。(そう思う～そう思わないの5段階評価)。 「おいしい」と味(甘い、しょっぱい、すっぱいなど)や食感（やわらかい、しっとり、さくさく、とろけるなど) との相関を見たいと思い、相関係数をエクセルで算出しました。(分析ツール－相関) 「おいしい」と相関の高い項目は3品で共通していたのですが、 相関係数の高い項目が多いお菓子と、そうでないお菓子がありました。 (相関係数が0.7以上を「高い」として、「おいしい」と相関の高い項目を抽出しました)。 この場合、「おいしい」と相関係数の高い項目が多いお菓子は特徴がなく、 相関が高い項目が少ないお菓子は特徴的である、といったようなことが言えるのでしょうか。 このように、相関係数の高い項目数に差が出るのはどのような場合が考えられるか教えてください。 なお、試食は一人1回なので、違う人が食べています。 母集団の違いも影響するものでしょうか。(各お菓子を60人ずつに試食していただきました)。 拙い文章で、とんちんかんな質問をしているかもしれませんが、 統計学初心者にも分かるようにご回答いただけますと大変ありがたいです。 どうぞよろしくお願いいたします。

  • AMOS 相関係数が１を超えます

    今ひとつ統計の知識が疎かなまま，AMOSを使わなければならず，ご教示いただきたくお願いします。 ある仮説による尺度を用いて，あるグループにおこなったデータを検証的因子分析で検討しようとしています。 その結果，標準化推定値を求めたところ，ある２つの因子（潜在変数）間の相関係数が1.05となり，１を超えました。 相関係数はー１≦ α ≦ １の値を取ると思うのですが，この原因や対処法などありましたら教えていただけませんでしょうか。 データを取った集団は，35名と小規模で，無作為に抽出した集団ではなく，比較的似通った回答をしているかもしれませんが，こういったことが一因なのでしょうか。

  • データの回帰分析と相関係数(R, R2値)

    Kaleidagraphでグラフをプロットした後回帰分析を行うと、近似曲線の式とともにR値（相関係数）を表示します。この値が1に近いほど測定データと近似曲線が一致しているというように解釈していますが、これで正しいでしょうか？ また、相関係数にはR2値というものもありますが、これとR値との違いは何でしょうか？ よろしくお願い致します。

  • 購買に関する統計分析

    統計初心者です。 商品の購買者の特徴を分析したいと思っています。 手元に、サンプルの属性（性別、年収、職業等）と、それぞれのサンプルが購入した品目（複数、かつ品名ではなく、既に類型化済み）のデータがあるとします。このデータから、次の目的で分析を行いたいと思います。 ・購入品目別に購買層を類型化し、どういった層にどういった商品が気に入られているのか、を把握する。 クラスター分析で良いのでしょうか。 宜しくお願い致します。

注目のQ&A

カテゴリ

専門家に質問してみよう

職業から探して質問する

あなたにピッタリな商品が見つかる！ OKWAVEセレクト

質問する