相関分析 SPSS

質問

昨日の質問の仕方があいまいだったためか、回答を得られなかったので、今一度質問させていただきます。

A要因とB要因について、5件法でそれぞれ20個の質問紙を作り、回答してもらいました。
相関分析を行う場合、各被験者のデータを合計（または平均）し、２変量の分析を行えばいいのでしょうか？
具体的には、合計（平均）したA要因のデータをVAR00001に、B要因のデータをVAR00002に対応させておき、2変量の分析を行えばよいのでしょうか？

回答No.3

Mathematica · ベストアンサー

カッパ係数は、評価の評価者間一致度をあらわすものですが、質問紙の項目を評価者間一致度で作成したということですか？

給料に満足である・仕事内容に満足である・社内の雰囲気に満足である
この各項目を、どのように数値化したのでしょう？。

よろしければ、補足をお願いします。

補足

長い間お付き合いいただきありがとうございます。
被験者間一致度で作成したと言う意識はなく、質問がはかりたい内容のことをはかれる物かを調べるために、SPSSで値を出し(私はこれをカッパ係数だと認識していました)、質問項目を抜いたりして最終的なものへと形成しました。

給料に満足である、などは、(１－非常に満足～５－全く満足していない)の5件法としたのですが、前述したようにそれら個々の項目が意味を持つというよりは、それら全部をまとめて一つの要因を測る質問紙にしようとしました(例の場合は満足度)

提出日は遂に明日になってしまいました。ですが、私はまだよく理解できていないので、提出後も質問させていただくかもしれないので、できればよろしくお願いします。

回答No.2

Mathematica

理解できないような文章を書いてすみません。私の言いたいのは、おそらくリッカート法により質問尺度を作成したのではないかと予想しているのですが、測定対象が１次元で評価できるのは、限定されているということです。その場合の合計得点には、あまり意味がなく、ご存じのように因子分析をして質問項目を作成するのが一般的です。（そのようにされていたら謝ります）
　また、各質問尺度が、同一の重みをもっているのかは、結構面倒な問題です。判別正準分析でしたか（現在、手元に関連書籍がないので確認できません）により、各質問尺度の重みづけをするのが、望ましいということを言いたかったのです。

補足

返事が遅れてしまい申し訳ありません。
リッカート法という用語さえも知らなかったので、調べた結果、リッカート法で間違いないようです。
ですが因子分析は行っておらず、質問紙作成の段階ではカッパ係数にを求め質問紙を形成していっただけです。

例えば

”あなたは今の仕事に満足していますか（１満足～５不満）”と”あなたはストレスを感じていますか（１感じていない～２感じている）”

というような質問紙ではなく、この例の場合、

どれくらい満足しているかを調べるために、”給料に満足である・仕事内容に満足である・社内の雰囲気に満足である”のような質問紙を作り、つぎにどのくらいストレスを感じているかを調べるために”いらいらすることが多い・胃がむかつくことがある”のような質問紙を作って測定しました。

ですので、合計得点でいいのではないかと思ったのです。
もろもろ拙い文章で申し訳ありません。

回答No.1

Mathematica

２変量の相関分析とは、(X1,Y1),(X2,Y2),・・・・
(Xｎ,Yn)という関連づけられる変数の相関係数を求めることです。
A要因とB要因の相関分析には、２つの方法が考えられます。
１，A要因とB要因の各20個の質問のそれぞれについて、分析する場合。
２，A要因全体とB要因全体を分析する場合。A,B要因全体をどのように数値化しますか？単なる合計、平均でも計算はできますが、どの程度の意味があるでしょうか？
　もし、補足をしていただければ、アドバイスします。

補足

早速のご回答ありがとうございます。

質問項目は個々が対応しているわけではないので(A要因の(1)とB要因の(1)が対応しているわけではない)、やはり２の方だと思われます。
今回の研究(それほど大仰なものでは有りませんが)では、A要因の得点が高ければ、B要因の得点は低くなる(不の相関がある)という予想のもと行いました。
ですので、被験者各々のA要因、B要因の１～５点の範囲のデータを合計し
(一人目の被験者　A要因　７８点　B要因　３４点　二人目の・・・・・と言うように)、
３０人程度のデータから相関の有無を求めようとしたのですが・…

私が浅学なため、「A,B要因全体をどのように数値化しますか？単なる合計、平均でも計算はできますが、どの程度の意味があるでしょうか？」と言う疑問の真意が読み取れません。せっかく回答していただいたのに申し訳ありません。