A 回答 (3件)
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No.3
- 回答日時:
多重対応分析の解析事例を示します。
10の質問があるということは、10次元データです。それを2次元に縮約してプロットします。
添付図は、
●(赤か黒かは無視して下さい)は、サンプルの座標ですが、どうも3つのグループに分かれているようです。今回の3種類の病院が、このようにグルーピングされればしめたものです。
文字は、要因(質問項目)ですが、同色は同じ質問で、言句が違うのは選択肢です。
このように、サンプルと要因を同一座標上にプロットするのを「バイプロット」と言います。
バイプロットにより、それぞれの群が、どの質問のどの選択肢に対応しているかが分かります。
ご質問者がやりたい「それぞれの群の持つ傾向」が分かるのです。
計算は、フリーの統計ソフトRでできますが、今から卒論提出までに操作を学ぶのは、ちょっとキツイかな、と思います。
分析自体は1分もかからないんですがね。
同級生で助けてくれる人はいませんか?
企業だと、統計解析の専門家がサポートしてくれるんですが・・・
No.2
- 回答日時:
3種類の病院って、総合病院、外科整形外科病院、産婦人科病院とかジャンルの違い?
あるいは、来院のみ、入院あり、救急外来ありとか、規模の違い?
それぞれ100病院くらいから、ランダム抽出で各20病院くらいを対象に質問紙を送るんですよね?
まさか、回答はn=3です。なんてことはありませんよね。
それぞれの持つ傾向を明らかにしたいなら、仮説検定というより、多変量解析でしょう。
問題は、4件法ですよね。これを順序カテゴリ値とするなら、私なら多重対応分析でやりますね。
7件とかで、計量値扱いも可能なら、主成分分析です。
質問紙の設計とか、先行論文を参考にしたと思いますが、それらはどんな分析を使っていましたか?
No.1
- 回答日時:
>この場合どのような検定方法が適切なのでしょうか?
それは「どんなデータをもとに、何を検定したいのか」によって変わります。
「質問紙調査」で得られるデータが「連続量(0~100など)」(パラメトリック)なのか「Yes/No の2値」や「5段階評価のデータ」(ノン・パラメトリック)なのか、サンプルサイズの大きさや病院ごとのサンプルサイズ相違の有無、それらのデータによって「どんな指標」を求め、それを使って「何を検定する」のか、それが明らかになって初めて「使う手法」が決まります。
初めから「手法ありき」などということはあり得ません。
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