卒業論文の分析について…

卒業論文の統計・分析について初歩的な質問になるのですが、至急どなたか教えてください。

A尺度とB尺度を使ってアンケートを行い、A感情とBコーピングの関連性を調べたいです。

仮説ではA感情が高い人は、Bコーピングに対して積極的に解決する傾向があるのではないかという内容です。

A尺度は5件法、B尺度は4件法の合計点を計算します。
A尺度は6つの領域に分かれています（自己受容、人間不信と真逆の領域尺度があるので単純合計できません）。
B尺度では項目番号により、3つの下位尺度「問題焦点型」・「情動焦点型」「回避・逃避型」に分かれています。

Aの1つの領域に対し、B尺度の3下位尺度との相関を見たい場合、どの分析で行ったらいいのでしょうか？
仮説から見れば、A感情の高い者と、Bコーピングの「問題焦点型」の相関を見るだけでいいのですが、A感情の低い者と「回避・逃避型」など他にも全体的な尺度の相関を見るにはどうすればいいのか、尺度の量が多くので混乱しています。
ｔ検定とかカイ２乗検定とかいろいろありますが、私の場合はどの検定を使えば良いのでしょうか…。
またSPSSを使わず、Excelで統計処理を行いたいと思っているのですが、できるのかどうか教えていただきたいです。

わかりにくい説明かと思いますが、お分かりになる方どうかご指導お願い致します。

No.2 ベストアンサー 回答者： ponta336 回答日時： 2010/01/04 17:31

大晦日から帰省していたため、回答が遅くなり申しわけありません。

実際は、ご質問頂いたとおり小数になるでしょうね。平均＋１標準偏差（閾値）が17.69だった場合、この数値以上が高群ですので、17点は含まれません。したがって、18、19、20点の被験者が高群になります。同様に、低群の閾値が11.31などとなったら、11、10、9、・・の得点者が低群です。
その他、少し補足しておきます。
例えば、100人に調査を実施し、その回答結果が正規分布と仮定しますと、平均±１標準偏差を閾値とした場合、高群、低群に属する被験者はそれぞれ16人前後になるはずです。これだと、サンプル数が少ないため（自由度が小さいため）、有意差が出にくいことがあります。この問題を解決するために、閾値をゆるめる考え方もあります。すなわち、１標準偏差ではなくて、1/2標準偏差（標準偏差の２分の１）を使います。最初の私の回答の例で、平均15、標準偏差５の場合、５÷２＝2.5ですから、15＋2.5＝17.5となり、18点以上の人を高群とするのです。
では、どちらで分析すべきか、という問題になります。論文では、閾値を決めた理由が必要になります。この場合の考え方としては下記となります。
１）Ａ尺度を作成した論文やＡ尺度を掲載している尺度集などに、「平均＋１標準偏差以上が自己受容度高群である」などと書かれていれば、これが基準となります。この閾値を使用したほうがいいでしょう。
２）上記が見つからなかった場合、Ａ尺度を使い、高群、低群と分けて分析している先行論文を参照します。その論文で行っている分け方に従います。
（統計的観点から、多くは平均±１標準偏差を基準としていると思います）

１）、２）の基準を採用して分析し、良い結果が出れば問題ありません。先行研究の定義にしたがって分析した、という根拠があり、結果を出したわけですから。しかし、よい結果が出ないことも多々あります。なので、実際はどうするかと言うと、平均±１標準偏差と平均±1/2標準偏差の両方で全ての分析を実施し、結果の良い方を採用する（例えば、有意差ありが多く出たほう）、ということになるのです。
少しずるいやりかたですが、これが実際でしょう（大きな声では言えませんが）。
統計的には、平均±１標準偏差を高低の閾値にするのが一般的ですが、1/2標準偏差を使用したほうが、いい結果となった場合、「１標準偏差を使用すると被験者数が少なくなり、一定数の被験者数を確保するため1/2標準偏差を採用した」などと、あと付けで根拠を作るしかありません。少し説得力には欠けますが...。
最後に注意点ですが、論文の中で分析手法は統一しなければなりません。例えば、自己受容と問題焦点の分析をするときは、１標準偏差を採用し、自己受容と情動焦点を分析するときは1/2標準偏差を使う、というやり方は不可です。正確に言うと、不可とは言い切れず、そのような分析をした根拠を明確に提示できればいいかもしれませんが、単に結果のいいほうを選んだから、という理由では、認められないでしょう。

文書だけで説明するのは、やはり難しいです。こまごまと書いてしまったので。では、論文作成、頑張ってください。

No.1 回答者： ponta336 回答日時： 2009/12/30 11:16

基本的な分析としては、相関とｔ検定を行えばよいと思います。

ご質問のケースですと下記のようになります。

I：相関
１）各被験者について、Ａの１つの領域（例えば自己受容）について訊いている質問の合計を算出します。Ａ尺度が30問あって、そのうち５問が自己受容についての質問であれば、各被験者のその５問分の合計を算出するわけです。
２）Ｂ尺度も同様に、１つの下位領域（例えば、問題焦点型）について訊いている質問の合計を各被験者ごとに算出します。
３）そうすると、もし、100人の調査をしていると、被験者１番から100番までの、自己受容得点と問題焦点得点が揃います。
この、自己受容得点と問題解決型得点の値で相関分析に掛けます。Excleの分析ツールにある、「相関」を使います。
４）Ｂの他の領域についても、同様に合計を計算し、３）と同じ相関分析に掛けます。

II：ｔ検定
相関の自己受容、問題解決を例にします。
１）自己受容得点の高い群と低い群に分けます。最も単純にやるには、平均点より高い得点の被験者を高群、平均点より低い得点の被験者を低群としてもいいのですが、少し極端な被験者で比較したほうが賢明です。なので、平均＋１標準偏差以上を高群、平均－１標準偏差を低群などとします。
例えば、自己受容が５問あったとすれば、合計点は５点（全部１）から25点（全部５）の範囲になります。そして平均が15、標準偏差が５だったとします。このとき、15+5＝20で、20点以上の人が高群、15-5＝10なので、10点以下の人が低群になります。
各条件に合致した被験者だけを抜き出しているので、100人中、各群の該当者は数人になるはずです。また、両群の被験者数が同数になるとは限りません。
２）高群の人の問題解決得点と低群の人の問題解決得点でｔ検定します。Excelの分析ツールにある、「ｔ検定：等分散を仮定した２標本の検定」を使います。
この結果、高群と低群の間に有意差が認められれば、統計的に検証できたことになります。すなわち、自己受容の高い人は低い人より、問題焦点型コーピングを積極的に取り入れる、などですね（逆の結果になるかもしれませんが、例として）。
３）同じ事を、Ｂの他の下位尺度についても繰り返します。

以上です。やることは簡単ですが、言葉で説明するのは難しいです。判り辛いかもしれません。ごめんなさい。

この回答への補足

年末でお忙しいところご回答ありがとうございました！
とてもわかりやすく参考になりました。

追加で良ければまた教えていただきたいのですが…IIのｔ検定で高群、低群の数値を出した時の小数点はどうすればいいのでしょうか？

例えば満点が20点で高群が17.69になった場合,17点の該当者も含める方がいいのでしょうか…?

補足日時：2010/01/02 21:18