データの分析方法

　先日、４１項目４件法（全く思わない、少し思う、まあまあ思う、強く思う）でアンケートを実施しました。４１項目は第I因子６項目、第II因子９項目、第III因子１６項目、第IV因子６項目、第V因子４項目に分けて分析をしようとしました。
　各因子の平均を求めようとしたところ、第I～V因子まで各々違う数の項目なので、平均を出しても妥当性がないのではないかという疑問が浮かびました。検索をかけてみても、専門用語が多すぎて答えにたどり着くまでにかなり時間がかかりそうです。
　そこで、このデータの平均をどのように分析したら、妥当性のあるデータを取り出せるのかを教えていただきたいと思いました。私は統計学にはまったくの素人ですが、どうかよろしくお願いいたします。

No.4 ベストアンサー 回答者： backs 回答日時： 2005/08/05 00:51

　まず前回の説明での訂正があります。

検定統計量がカイ二乗値ではないかといいましたが、私が原データで計算してみたらカイ二乗値は0.5112、p=0.9164となりました。どのみち、0.5112は自由度3のときの値（7.815）よりも小さく、p値も0.05より大きいので結果はおなじなのですが．．．。
　補足についての回答ですが、比較検討できないというよりも、統計学の検定は『この程度の標本数で検定を行えば母集団に対しても同じことがいえるだろう』というものですので、単に特定の被験者間で違いがあるかどうかは得られた結果からそのまま判断してもよいと思います。ただし、その結果を一般化することはできないということですね。もし、今回の実験の結果を一般化（例えば日本の大学生に同じことがいえるかどうか）したいのであればもっと標本数を増やす必要があります。
　>>カイ二乗検定を行なう際には、「全く思わない」「少し思う」「まま思う」「強く思う」に0点、1点、2点、3点を与えた原データから分析してよいのでしょうか？
　カイ二乗検定は差の違いをみるための検定ですから、それぞれのデータの平均を出した後に解析を行えばよいわけです。この場合は1標本4分類ですから、参考URLの1標本k分類のところで計算すればよいわけです。

この回答へのお礼

　度重なる早急なご回答ありがとうございました。

本当に参考になることばかりでしたので、これからもう少し、統計学を勉強して研究を進めていきたいと思います。本当にありがとうございました。

お礼日時：2005/08/05 02:03

No.3 回答者： backs 回答日時： 2005/08/04 22:38

　原データが分からないので確かなことは言えませんが、おそらく★クルスカル・ワリス検定の検定統計量というのがカイ二乗値に当たるものだと思います。

本来であれば、自由度(df)が～のときのカイ二乗値を表から読み取って、求めたカイ二乗値と比較して帰無仮説が棄却できるかどうかを判断するのですが、自由度が算出されていないのでこの方法で検定することはできませんね。
　でもp値は出ているので、p値からも検定することはできます。もしp値が0.05よりも小さければ5%の確率で帰無仮説を棄却できます。この場合はp=0.2418で0.05より大きいので、5%の水準で考えれば帰無仮説は棄却できないということになります。つまり、今回の各水準ごとの結果には違いが認められないということです。
　★比較対象の第一群vs第二群・・・というのはそれぞれの群を比較した場合に違いが認められるかどうかということを表しています。例えば、1群vs2群ではp値が0.98なので（上に説明したように）2つの群に違いはないということがいえるわけです（もっと詳しく知りたかったら再度質問してください）。
　もし、Excelでカイ二乗検定がしたいのでしたら参考URLでできます。

参考URL：http://web.hpt.jp/m627x32/

この回答への補足

　とっても参考になりました。ありがとうございます。おかげさまで、前進している気がします。

　早速ですが再度質問させていただきます。

＞1群vs2群ではp値が0.98なので（上に説明したように）2つの群に違いはないということがいえるわけです。

ということは、この結果からは比較検討することはできないということでしょうか？？

　また、カイ二乗検定を行なうための参考ＵＲＬを教えていただきありがとうございました。そこで早速、カイ二乗検定を行なおうと考えているのですが、カイ二乗検定を行なう際には、「全く思わない」「少し思う」「まま思う」「強く思う」に0点、1点、2点、3点を与えた原データから分析してよいのでしょうか？

ちなみに上記の原データは・・・

１群→70 41 24 40 47 26
２群→11 36 36 50 47 38 44 31 22
３群→38 48 39 46 31 40 36 65 48 47 31 29 22 19
27 46
４群→29 24 33 23 12 28
５群→47 57 22 17

です。

わからないことばかりで申し訳ありませんが、よろしくお願いいたします。

補足日時：2005/08/04 23:31

No.2 回答者： backs 回答日時： 2005/08/04 17:35

　例えば、「全く思わない」「少し思う」「まま思う」「強く思う」に0点、1点、2点、3点を与えた場合、尺度水準は順序尺度になるのでクルスカル・ワリスの検定などが使えますが、それぞれの平均値の差の検定をするだけでしたら1標本4分類のカイ二乗検定を行えばよいのではないでしょうか。

この回答への補足

　早急なご回答ありがとうございます。

おっしゃったとおり、早速クルスカル・ワリスの検定を試してみました。

　カイ二乗検定はExcelでやろうとしたのですが、良くわかりませんでした。そこで、クルスカル・ワリスの検定を検索をかけてみたら、Excelで作ったワークシートをdownloadできるサイトを見つけたので、そこのを試してみました。

結果は、、、

群標本サイズ平均順位
第1群624.91666667
第2群921.11111111
第3群1623.375
第4群611
第5群420.375

★ クラスカル・ウォリス検定
検定統計量5.47653005（同順位の修正済み）
P 値　　　　 0.241800222

★ 対比較
比較対象　　　　　検定統計量　　P 値
第1群 vs. 第2群0.3642061550.985301142
第1群 vs. 第3群0.0724499620.999359508
第1群 vs. 第4群4.0588252420.398103254
第1群 vs. 第5群0.3458202350.986667499
第2群 vs. 第3群0.2062250160.995035592
第2群 vs. 第4群2.5710404780.631961664
第2群 vs. 第5群0.0104822510.999986313
第3群 vs. 第4群4.6681802310.323068694
第3群 vs. 第5群0.2011875650.995267289
第4群 vs. 第5群1.4735417390.831317654


このようになったのですが、正直私にはなにを言っているのかさっぱりわかりません。この結果を解説してくださったら、とてもありがたいです。他力本願で誠に申し訳ないのですがよろしくお願いいたします。

補足日時：2005/08/04 21:32

No.1 回答者： backs 回答日時： 2005/08/04 14:33

　各因子（?）の平均値の差の検定をしたいのでしょうか。

それとも因子分析をしたいのでしょうか。
　powder1978さんの説明からすると因子分析をしたいうに思えますが、因子分析をするのでれば、項目ごとに～因子と自分でつける（別ける）ものではなく、各データを標準化して因子得点を求めることから始めます。
　どのような分析方法を用いたいのか、なぜ各因子（?）ごとの平均を出すのかを説明していただければ他の方も詳しく説明もできると思うのでうすが．．．

この回答への補足

　勉強不足で申し訳ありませんm(__)m　因子という言葉の使い方が間違っていたみたいです。すいません。

もう一度説明させていただきます。

調査方法は1.5.9.26.35の質問はI分類（対人関係ストレス）から、12.16.19.20.25.38.40はII分類（学習面におけるストレス）からといった様にあらかじめ分類分けしたものを混ぜて、４１項目の質問紙としてアンケートを行ないました。対象者は２６名です。

　そして、４件法（全く思わない、少し思う、まあまあ思う、強く思う）で得たうちの「少し思う」以上の集計結果を各分類ごとに比較して、どの分類が一番高い値を示すのかということを知りたいのです。

　ただ比較するだけなら集計結果から割合を出して、比較すればよいと思ったのですが、各分類の質問の数に偏りがあって比較することができないのではないかと思ったのです。

まだ、補足することがあったら直ぐに補足いたします。どうかよろしくお願いいたします。

補足日時：2005/08/04 15:00