No.2ベストアンサー
- 回答日時:
こんばんは、はじめまして。
分散分析を手計算で行う場合は主効果が出たから多重比較を行う、という流れをとるため、主効果が出なかった場合は多重比較を行わないので、主効果は見られなかった、というところで分析を止めるのが一般的だったのですが、統計ソフトだと主効果がなくても多重比較をしてくれちゃいますね。。。
backsさんの言うように担当の先生に指示を仰ぐのが一番ですが、時間がないのであれば、恐らく「p<.10」で有意な傾向は示されていると思うので、「~な傾向が見られたため、○○法による多重比較を行った」など書いて、多重比較に行う、という方法も有りです。
後は、分散分析を行わずに、そのまま多重比較に行くのも有りです。必要なことは、「その分析の手順を余さず書いて記述すること」です。
返事遅くなってすみません。「有意な傾向」という表現はたしかに忘れてました。(論文で見かけてもあまり使い方までは気をつけて読んでいなかった)
最後の部分の必要なことも心にとどめがんばりたいと思います。
ありがとうございました。
No.1
- 回答日時:
先に分散分析を行って、主効果が認めら得た場合に多重比較をするということを良しとするか、それとも最初から多重比較をしたほうが良いとする人とで意見が別れます。
どちらを採用するかは投稿する雑誌の方針に従う、あるいはその分野で採用されている古典的な方法に則るべきでしょうね。卒業論文ですから、それについては担当の先生に聞くと良いでしょう。
この回答への補足
さっそくのご回答ありがとうございます。 説明不足かもしれないので、もしかしたら今回の場合は多重比較を検討してもよいでしょうか?と思った根拠と過程を以下に述べます。
今回の研究では学生へ、「英語に対する動機」と「学習方法の好み」を聞いています。この動機が因子分析から5つに分類されたので、その5種類のあり方によって学生をクラスタ分析し分類(=要因)としました。
ただそこで問題なのがクラスタ化が信用できないということ。なのでWard法(平方ユークリッド距離)とグループ内平均連結法(ピアソン相関距離)の2種類をそれぞれクラスタ化の段階ごとに2つずつ考え、合計4通りのクラスタで分散分析をそれぞれ考えました(性別や学科などの他の要因は代えずにこのクラスタ分類の要因だけ代える)。
そこで今回の「主効果はないが多重比較はある」を疑問に思ったのは、このWard法の段階の違う2種類のクラスタ化によるずれが起きたからです。5クラスタに分類した時と8クラスタに分類した時で、5の内のクラスタ3は8の内のクラスタ5と6の結合です。 5クラスタ分類でクラスタの主効果(&クラスタ3が有意に高い)が認められたのに8クラスタ分類ではクラスタの主効果が認められません。しかしこのとき多重比較でクラスタ6だけは有意になっていました。
この違いは、むしろ5クラスタ分類で期待していた結果に反したということで考察のために多重比較を判断材料としてよいということでしょうか?
長々とつたない文章ですみません。どうぞよろしくお願いします。
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