SPSSによる統計処理について

喫煙の有無と満足度には関連があるか調べたいと考えています。

喫煙の有無と満足度（得点が高いほど満足度が高い）についてダミー変数を使い重回帰分析をしたいと考えています。ちなみにｎ＝827です。

しかし、統計初心者で、この分析方法でよいのかわかりません。
また、分析のやりかたを教えてください。
どなたか教えていただけないでしょうか。

No.5 回答者： wisemensay 回答日時： 2009/03/29 13:28

　当方10年以上SPSSを使用しています。

最近はAmosも積極的に使用していますが。
＞例えば「R2　0.027　β0.165　p値0.00」となった場合　サポートは満足度に影響しているといってよいものでしょうか

　p値0.00＜0.05　なので有意差はありますね。しかし、R2　0.027は小さすぎますね。一般的には、R2＞＝0.5が理想と言われています。
　悪意はありませんが、何のための回帰分析なのか？と指導教授に言われないですか。

No.4 回答者： backs 回答日時： 2008/01/10 12:41

R2は決定係数、βは標準化偏回帰係数ですね？

>　例えば「R2　0.027　β0.165　p値0.00」となった場合　サポートは満足度に影響しているといってよいものでしょうか。

回帰係数が低いということは、その変数は目的変数を十分に説明できていないというわけで、そういう変数が多ければ（モデルに含まれていれば）当然ながら決定係数R^2も低くなります。

ではどういった変数をモデルに含めたら良いかというと、それは「変数選択」の問題となってくるわけです。

No.3 回答者： backs 回答日時： 2007/12/30 18:57

> お時間があればＳＰＳＳにおける具体的な方法をご教授いただけないでしょうか。

お時間はあるんですが、SPSSユーザーではないもので(^_^;)

>　喫煙者ほど満足度が低い傾向にありました。といっていいのでしょうか・・

例えば、禁煙者の満足度の平均が10（これをM1とする）、喫煙者の満足度の平均が20（これをM2とする）だとして、2群の平均値の差の検定（t検定）を行って有意差が認められれば実質的にそのようにいってもよいでしょう。ただ厳密には、M1 < M2ということは片側検定をしなければなりません。

>　サポートは満足度に影響するをいってもいいのでしょうか

単回帰モデル　：
　　　満足度 = サポート

というモデルですね。サポートが影響するかどうかは、標準偏回帰係数に対するp値を見ればよいのです。要するにこれは「回帰係数は0である」という帰無仮説についての結果ですから、p値が0.05よりも小さければ、結局はサポートが影響するということです。どの程度影響するかは回帰係数の絶対値なわけです。

>　平均値では非喫煙群が低いのですが、標準偏差になると喫煙群が高くなっています。

それはそのまんまの意味で、平均値を比べれば非喫煙群のほうが低いが、データのばらつきは喫煙群のほうが高いということでしょう。そういうことを考慮してあるのがt検定です。「母分散が等しくない場合のt検定」とかって聞いたことありますでしょ？

>　上の３の統計処理と解釈で間違っていなければそれで論文を書いてしまってもよいかと思っています。

実際に論文を見たわけでもなく、しかも私の回答では「お墨付き」にもなりませんが、質問文を見ている限りでは特別あやしい点は無いと思いますよ。

この回答へのお礼

大変参考になる回答をありがとうございました。
心より感謝申し上げます。
なんとか完成できそうです・・・。

さらに甘えて質問させてください（涙）
回帰分析で「サポート」と独立変数にし満足度の７項目を従属変数にしたとことすべての項目で、p値が0.05よりも小さかったのですが、、R2値やβ値が低いのです。例えば「R2　0.027　β0.165　p値0.00」となった場合　サポートは満足度に影響しているといってよいものでしょうか。

お礼日時：2008/01/10 04:19

No.2 回答者： backs 回答日時： 2007/12/21 09:41

1, 2, 3のいずれも単純な回帰モデルで説明できるでしょう。

例えば1については、

　　　満足度 = 喫煙の有無
　　　　（喫煙の有無はカテゴリカル型）

というモデルを解析することになります。つまり、これは質問者さんが最初にいっていたようなダミー変数を導入した回帰分析ですね。

ただ提示した仮説を検証するのなら、例えば、

　　　満足度 = 喫煙の有無 + ソーシャルサポート
　　　　（喫煙の有無はカテゴリカル型、ソーシャルサポートは連続型）

といった重回帰モデルで扱ったほうがよいかもしれません。その辺りは自己判断ですが。

私が思うには、多変量分散分析が適当かなぁとも思います。多変量分散分析とは複数の目的変数を扱うための分析方法です（以下のような）。

　　　満足度, ソーシャルサポート = 喫煙の有無

この回答への補足

喫煙の有無と満足度をＴ検定したところ、平均値では非喫煙群が低いのですが、標準偏差になると喫煙群が高くなっています。これはどのように解釈すればよいのでしょうか。

補足日時：2007/12/30 15:39

この回答へのお礼

アドバイスありがとうございました。自分なりに勉強してみましたが、
多変量解析は難しいですね。もし、お時間があればＳＰＳＳにおける具体的な方法をご教授いただけないでしょうか。（満足度（７項目に別れている）、ソーシャルサポート＝喫煙の有無についてです。）

多変量解析が使いこなせず、とりあえず以下のことをやってみました。
１，「満足とサポート」についてはそれぞれ「スピアマンの相関」を使　　い相関関係は分析しました。結果、７項目ともに相関関係はありま　　した。
２，「喫煙の有無と満足・サポート」に「Ｔ検定」をかけて有意差をみ　　ました。結果的には、喫煙の有無により有意差がありました。
　　喫煙者ほど満足度が低い傾向にありました。といっていいのでしょ　　うか・・
３，満足度・サポートについて回帰分析をしました。満足度を従属変数　　にし、サポートを投入変数し、結果は有意差が見られました。
　　サポートは満足度に影響するをいってもいいのでしょうか。

いろいろ書いてしまいすみません。来月までに学会論文を仕上げなくて
はならなく焦っています・・。上の３の統計処理と解釈で間違っていなければそれで論文を書いてしまってもよいかと思っています。
お礼ではなく質問ばかりになってしまいすみません。
どうかアドバイスお願いいたします。

以上のことから、

以上の結果から、喫煙と麻

お礼日時：2007/12/29 23:28

No.1 回答者： backs 回答日時： 2007/12/20 10:08

どのようなデータ形式であるかを提示してもらえないとサンプルサイズだけ提示されても回答しようがないのです。

。。

>　喫煙の有無と満足度には関連があるか

そのためにどのような実験（あるいは調査）を行って、最終的にどのようなデータ形式にしようとしているのですか？

例えば、「喫煙者は～の満足度が高いが、禁煙者は～の満足度が低い」という仮説を立てたので、目的変数を満足度とし、説明変数を喫煙の有無として

　　　満足度 = 喫煙の有無
　　　　　（喫煙の有無はカテゴリカル型）

として分析しようと考えています。などと質問すればより正確な回答が得られるでしょう。すべての情報を公開しなくても、こちらにデータ形式が伝わるようにすれば良いのです。

この回答へのお礼

すみません。ご指摘ありがとうございます。
喫煙者・非喫煙者８００名を対象に調査しています。
「喫煙者ほど職務満足度が低く、上司からのソーシャルサポート度も低い」という仮説のもと調査しています。
調査した内容は、「喫煙の有無」と「職務満足度」「ソーシャルサポート度」の2つの尺度を利用しています。
「喫煙者を１　非喫煙者を２」とし、「満足度は点数化され、点数が高いほど満足度が高い」「サポート度も点数化され点数が高いほど、サポート度が高い」ということになります。

統計処理として出したい答えは
１、喫煙者ほど満足度は低いのか
２、満足度が低いほどサポート度は低いのか
３、喫煙者ほどサポート度は低いのか

サポート度と職務満足度は喫煙に影響するのかを最終的には
知りたいのです。

うまく伝えられずにすみませんが、
アドバイスいただけないでしょうか。

お礼日時：2007/12/20 22:55