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アンケートの統計処理について
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No.2です． 大変恐縮ですが，No.3の方のご回答には，誤りというか，正しくない部分がありますので，指摘させていただきます． 質問1に対する背景要因が3種類ある場合，AB，BC，CAの3通りの2群間の差の検定（t検定)をすればよい，という点です． この場合，それぞれの検定は，たとえば5％水準で実施したとしても，全体(3通り)の検定の結果では，14％ほどの有意差で検定してしまうことになりますので，非常に甘い評価をすることになってしまいます． No.1の方が少しお書きになっているように，もし1要因で3条件の間の平均値の比較を行うということであれば，1要因分散分析を実施した上で，多重比較(対比較あるいは事後検定ともいう)を実施しなければなりません． 多重比較の方法は，いくつかあり，統計パッケージソフトでも選択肢がありますが，それぞれに特徴があります． 詳しいことは，統計学の本や実験計画の本をご覧いただきたいと思いますが，最近は，TukeyのHSD検定が多く用いられるようです． 以上，恐縮ながら，追加・修正させていただきます．
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- ssmarugoo
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χ２乗検定は独立性の検定ですので、関係のある・なしが分かったわけですよね。 次に、＞質問１に対しての答え方の差にどのような背景が関連しているかを調べたいのですが、どんな検定を行ったらよいのでしょうか。 背景要因の種類ごとの集計数はわかると思います。これは量的変数です。 質問１に対する背景要因が例えばABCと３種類あるとしたら、AB BC CA の３通りの２群間の差の検定（ｔ検定）をすればいいと思います。 それを質問２、質問３、・・・としていくとどうですか？ かなり大変だと思いますが。。。というか統計処理は大変なのものですね。 主成分分析は、少ない要因にまとめることができる分析方法ですが、似たようなものに因子分析がありますよね。どちらが適しているか？などは調査内容を知らないのでなんともいえませんが。 でも、アンケートの回答に尺度をつけて点数化することで量的変数とみなし因子分析などすることは可能です。
お礼
ご回答ありがとうございました。 皆様からのご回答で、だいぶ全体が見えてきたように思います。 検定方法の選択に間違いがないかなど、再度しっかり確認してみます。
- vzb04330
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χ2乗検定を終えてからの多重比較というのが，意味がよく分かりません．2×2のクロス表ではなく，m × nのクロス表になっていて，どのセルが期待値よりも有意に大きい（または，小さい）のかを明らかにしたいということでしょうか？そうであれば，クロス表のχ2乗検定の際に，「残差」を出力するように指定しておき，残差分析をするという方法があります． 主成分分析については，アンケートの回答は，おそらく評定尺度法によっているでしょうから，厳密に考えれば，適用はできませんが，多くの場合，5段階評定以上であれば，多変量解析法を適用しています（ただし，尺度の水準からすれば，あくまでも便宜的なやり方です）． 事前にどういう分析法を適用できるかを調べてから，質問紙を作成しておくことをお勧めします． 追加質問があれば，どうぞ．
お礼
詳細なご回答ありがとうございました。 アンケート調査とはこんなに大変なものなんだと言うことを実感しています・・・ アンケート回収をすでに終えてしまっているので、いただいた情報から何が分析できるのかもう一度見直してみたいと思います。 なんだか少し元気が出てきました！頑張ります。
- backs
- ベストアンサー率50% (410/818)
> 質問１に対しての答え方の差にどのような背景が関連しているかを調べたいのですが, カイ二乗検定は2つの要因が独立であるかどうか,すなわち,ある度数の現れ方に2つの要因が関連しているのかどうかを調べるのであって,答え方が違う背後的な要因を知るものではありません（というか分かりません）。 多重比較を行うのであれば,ボンフェローニ法になるのでしょうね。わたしも多重比較については詳しくないので,この場合にどうするべきかは判断しかねます。 > データは質的データが多く、標準偏差等を出せないため、主成分分析等を行えるのかどうかわかりません。 アンケートというのですから,通常は5件法とか7件法で答えてもらうのでしょうがそれを間隔尺度のデータに変換する方法はあります。どのようなアンケートを実施したのかは分かりかねますが,このようなアンケートであれば通常,主成分分析も可能かと思いますが、、、（せめて,どのようなアンケートなのかを書いていただかないと）
お礼
ご回答ありがとうございました。 自分の中で混乱していたことがわかり、すこし頭の中が整理できました。 アンケートの中でどの項目を何を知るために行うのか、もう一度しっかり整理整頓して頑張ってみます！ 本当にありがとうございました。
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