分散分析のNの数

質問

統計全体の知識がありませんが、なんとか本をみながら統計を進めている状態です。
どなたか教えて頂けないでしょうか？

まず、2要因の分散分析をしようと思って、SPSSで本をよみながらすると、
一変量の分散分析にたどり着きました。（一変量？？が気になるのですが・・）
背景としては、対応なしで等分散していない値を扱っています。

従属変数をストレス値としています。
2要因の水準（？）は、2×2です。
私のためにも、例で書くと、男・女×小学生・中学生とします。
結果として、交互作用（？）のところで優位確率が０．０２と出ています。
単独、男女と、年齢だけでは有意差がでていません。

これは、どのように解釈すればいいのでしょうか？
結果として論文に書けるのでしょうか？

後、気になることとして、例えば女の小学生が2名しかおりません。
※全体数は40です。

ご助言よろしくお願いいたします。

回答No.2

orrorin · ベストアンサー

>増えても数名が限度で、2名に当たる条件が増えるとも考えにくいし

私は実験しかしていなかったので、人数の割り当てに関してはほぼコントロールできる状況でした。
だから、今回のような事後的にデータを割り振るような研究分野ではまた基準が違うかもしれません。
ただ、分散分析をやる以上、ある程度は集めないと結果が不安定すぎて検定をしても意味がないといわれてしまうでしょう。

>それは，出力結果の表の一番上に書かれている「修正モデル」が，
何をあらわしているのかということです。

私も少し調べてみましたが、確かにあまり情報がありませんね。
確証はありませんがどうもモデル全体に意味があるかどうかの指標のようです。
イメージとしては、主効果と多重比較のように段階的に見ていくときのような使い方をすればいいと思います。
すなわち、主効果や交互作用についての明確な予測がなく探索的に検討したい場合にはまず修正モデルを見て、そこが有意であれば主効果などの検討へと進むというやりかたです。
仮説に主効果の予測などがあれば、修正モデルは見ずに、個別の効果の検討からはじめてしまってよいでしょう。

お礼

修正モデルの件、段階的に見ていく説明文しかなかったので、

＞仮説に主効果の予測などがあれば、修正モデルは見ずに、個
別の効果の検討からはじめてしまってよいでしょう。

の方向で進めていきます。ありがとうございました。
辞書片手にやっておりますので、分からない所が出てくると進めません。
とても助かります。
Nの数も、結局、違う手段で増やす方向で進めることにしました。
暫く分析作業は棚上げです。

色々とありがとうございました。

回答No.1

orrorin

交互作用が5％水準で有意ですね。
結果は有意であろうとなかろうとすべて書くべきです。
そのうえで、どの差のあるなしが特に重要かは仮説に依存します。
前回も少し書きましたが、結果の解釈は仮説にそってやるものなので、交互作用が仮説に関係あるなら（ない場合が想定しづらいですが）まっさきに書くべきですし、そうでないなら補足として考察すればいいでしょう。
一例として「性別によって、ストレスに対する加齢の影響は異なる」というものになります。

解釈は基本的には結果をグラフ化して、そのパタンをそのまま言語化するのがシンプルでいいです。
統計の結果が有意というのは、そのパタンが思い込みや見間違いでないという保証のようなものです。

ただし、

>後、気になることとして、例えば女の小学生が2名しかおりません。

さすがにこれは少ないですし、バランスも悪いです。
群内変動が大き過ぎて主効果が出なかったのかとか、逆にたまたま極端な値が出たせいで交互作用が有意になったのかもとか、結果の信頼性が疑われるような事例といえるでしょう。
防衛のために、ちゃんと考察の最後のあたりで自分から言及しておくべきですね。
なお、私が学生のときに習った記憶では、1条件あたり20人位というのが目安でした。

お礼

ありがとうございました

補足

いつもありがとうございます。ゼミで突っ込まれるので、大変助かります。
一条件20人位ですか・・・元のデータ自体が少ないし、他の条件では有意差がでず、やっとでた結果なんですが。。。。データを増やすのは難しいですし、増えても数名が限度で、2名に当たる条件が増えるとも考えにくいし。。。貴方様がおっしゃるように防衛ですり抜けられるでしょうか？最終的には投稿を目指しているのですが。。。

それはさておき、厚かましく、もう少しお聞きしたいのですが。。。

SPSSの結果で，どうしてもわからないことがあります。
それは，出力結果の表の一番上に書かれている「修正モデル」が，
何をあらわしているのかということです。
また，「修正モデル」の有意確率の意味していることについてもどなたかご存知であれば，教えていただけないでしょうか．
（たとえば，個々の要因で有意確率が<.05であっても，「修正モデル」の有意確率が>.05であった場合，どう解釈したらよいのでしょうか）
本やHPであまり詳しく取り扱っていません。よろしくお願いいたします。