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統計に関して素人です。よろしくお願いします。
先日、他職種のスタッフに対して、
私の専門分野の研修会を行いました。
参加者は11名でした。

その研修会を行うことに意味があったのか、
研修会を行ううえでの問題点はなにかを調べるため
アンケート調査を行い、できることなら最終的には
論文として執筆したいと考えています。

質問項は
・演者(私)の話は分かりやすかったか
・内容は理解できたか
・(講義をする前にテストを行い、その後講義をおこなったのですが)
  講義前にテストを行うと後の講義が理解しやすくなったと思うか?
・習得した内容を実務に活かせているか
・他の内容の研修も望むか
などの10程度の項目を質問し、5点満点で評価しようと思っています。

ただ、重回帰分析というものがいまいちよくわからなくて、
こういった種のアンケートに重回帰分析が必要なのかわかりません。
重回帰分析に関して本を読みますと、
「質問×3以上のサンプルが必要」と書いてあり、
10以上の質問に対しサンプル11の現状ですと、
重回帰分析は用いることができない状況です。

アンケートの解析方法には他にもいろいろあると聞きますが、
上記のような内容でのアンケート調査による考察を
論文に執筆する場合、重回帰分析は必須なものでしょうか?
もし必須ではない場合、グラフ(やレーダーチャート)などを
示し、それを基に考察すればよいものなのでしょうか?
アドバイスをよろしくお願いいたします。

gooドクター

A 回答 (4件)

>統計に関して素人です


謙遜ではなく、事実なら、まず単回帰分析をやって下さい。分析は簡単にできますが、問題は結果の解釈。専門的な論文でも、名の通った人でも、『間違っている』と感じることが少なくありません。
 相関分析の普遍性、時間性、密接性、特異性、合理性の五要を理解されていますか。さもないと、擬相関の罠に陥ります。もちろん、回帰分析でしたら、これらの要件を満たす必要はないのですが、理解されていないと、解釈を誤る元になります。また、論文を書こうとなさるなら、必須の事項です。

 現実的には、アンケートの結果の点数は、比例尺度ではなく、順序尺度でしかありません。80kgの人は、50kgの人より重たいのは自明です。あるいは、1円を10枚集めれば10円になります。しかし、満足度1の人を5人集めれば、満足する5点になるわけではありません。アンケート上の点数は同じでも、人によって異なるデータは、回帰分析には不適だと考えています。
 さらに、点数のは幅が1~5と狭いと有意差あり、になりにくいことも指摘しておきます。

 重回帰分析の厄介なことは、多重共線性の問題です。「内容が理解できたか」と「他の研修も望むか」では、理解できれば他の研修も望むだろうと推定されます。理解できた → 実務に活かせる → 他も望む と質問の字面は違っても、根底は同じ質問を繰り返しています。
 互いの関連が強いと推測されるので、多重共線性は、クリアできないと考えられます。

>、できることなら最終的には論文として執筆したいと考えています。
他のアンケートの項目が不明ですが、このままでは無理。欠点を列挙できますが、最大の難点は、テーマの新規性。大学では、FDといって授業改善に力をいれています。良い授業は、どうすればできるのか。問題点は、いつくも指摘されています。話し方、間のとりかた、笑顔、冗談、教室を歩きまわれ、などなど、本質は同じでしょう。あるいは、黒板の使い方、資料の提示、映像の利用、などなど。
 「聞こえない」「見えない」は、最大の欠点。「話し方」の質問項目はありますか。このような基本的な項目が欠けていると、アンケートとして欠陥があるとしか言えません。服装さえ気をつける人もいます。学生のばあい、教員に熱意を感じるかどうかがポイント。私は、よくわかるようにパワーポイントで授業をしますが、「手抜き」「さぼり」と非難されます。ひたすら黒板に字を書く人が、熱心と評価されるようです。
 一番進んでいるのは、小学校の先生でしょう。また、京大の高等教育センターでは、授業中の先生の視線の先までチェックして、良否を議論するそうです。
 上手なプレゼンについては、企業でも、大学でも山ほど研究・実践されています。当然、問題点も、チェック項目も。「同じような論文は、いくつもある」と却下されます。ですから、これまでと異なる新たな視点、結果が必要です。さらに、新たなものが出ても、「その研修会限り、他へ応用できない」となると、価値は低く、論文は通りません(学会発表は、お祭りなので、誰でもできる)。

 辛辣なことお感じかもしれませんが、これでも筆を抑えています。といっても、最初は、だれも初心者。特に、統計は何度もボロボロになり、『自分が分からないことは、しない』というのが、持論です。
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この回答へのお礼

ご回答ありがとうございます。
数多くのアドバイスをいただきながら、
「では、どうしたらよいのか?」といった答えが
自分の中で出てこないことを考えると、
私が分析を行うことは無理、と結論せざるを得ません。

>最大の難点は、テーマの新規性
>同じような論文は、いくつもある」と却下されます。
類似の文献を探して、もっと勉強したいと思います。

>辛辣なことお感じかもしれませんが、これでも筆を抑えています。といっても、最初は、だれも初心者。特に、統計は何度もボロボロになり、『自分が分からないことは、しない』というのが、持論です。
いえ、辛辣とは思いません。アドバイスをいただけたことが何より
うれしく思います。「自分がわからないことは、しない」は
私も同じでして、分析に関して理解を深めたくて今回質問させていただいた次第です。
ご指摘・アドバイスありがとうございました。

お礼日時:2008/09/02 23:48

#1の者です。

補足をありがとうございました。

1.
「私の職種が他の職種に対して教育を行うことの必要性」
に関してですが、
それはアンケートとは無関係ですし、アンケートで答えが出るものではありません。
なぜならば、受講者以外の人が客観的に判断すべきことですから。


2.
>>>
今回、ある領域の薬についての話をしました。
(1)そういった講義を行うことに意味があるのか、
ニーズがあるのかということが調べたいです。

アンケートの質問項目が、こうだとします。
A:さらに講義を受講したいか?
B:演者(私)の話は分かりやすかったか?
C:内容は理解できたか?
D:事前のテストによって、講義が理解しやすくなったと思うか?
E:習得した内容を実務に活かせているか?

ここで、Aへの回答との相関が強い順番に、B~Eを順位づけすることは可能です。
AとBの相関係数、AとCの相関係数、AとDの相関係数、AとEの相関係数を求めればよいです。
表計算ソフトで相関係数rを計算する関数がありますので、たちどころに求まります。
rは-1~+1の範囲の値になりますが、
rが1に近いほど正の相関が強く、-1に近いほど負の相関(逆効果)が強く、
0に近いほど相関が弱い、ということがわかります。

ただし、点数が5段階のうちのどこかに偏ると、rはゼロに近くなってしまいます。
それは我慢してください。

表計算ソフトでの表の作り方ですが、
こんな感じの表にします。
      A  B  C  D  E r(A,B) r(A,C) ・・・・・
受講者1
受講者2
受講者3
・・・・・
受講者11


3.
>>>
サブで調べたいこととしては、
講義前にテストを行うと後の講義が理解しやすくなったと思うか?
を質問項に挙げているように、
(2)今後講義前のテストを行ったほうがよいか
ということが調べたいです。

これについては、事前テストを行った場合と、行っていない場合の、
両方のデータが必要になります。
つまり、1回の講義だけでは判定できないということです。


以上、ご参考になりましたら。
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この回答へのお礼

私のレベルに合わせた丁寧な回答ありがとうございました。
とても分かりやすかったです。
私が分析を行うにはまた早いようです。
もう少し勉強してから再度分析を試してみたいと思います。

お礼日時:2008/09/03 07:21

> 質問×3以上のサンプルが必要



サンプル数とサンプルサイズの違いに注意。この場合はサンプルサイズです。
また、重回帰分析は行数よりも列数の多い行列に対しては計算ができないということです。例えば、データ数よりも、設問の数が多くてはいけないということです。設問の数よりデータ数が少しでも多ければ計算はできますが、それが妥当であるかは別問題です。

> 論文に執筆する場合、重回帰分析は必須なものでしょうか?

必須であるかどうかは、執筆者が何らかの主張をするにあたって必要であれば"必須"といえるでしょうし、そうでなければ"必須"ではないでしょう。

それから、用語の使い方が"氾濫状態"なので整理した方が良いと思います(後々統計を道具として使っていくのであれば、という話ですが)。

例えば、

> 私の職種が他の職種に対して教育を行うことの必要性

これが従属変数(目的変数)ですね。そして、

> 10以上ある質問

というのが独立変数(説明変数)ですね。

また、因子(要因ともいう)には必ず水準があります(詳しくは実験計画法に関する書籍を参照)。アンケート(質問紙調査)の場合は、特に因子という言葉は使わないことが多いので、こういう用語を持ち出すとかえって混乱の元になります。

重回帰分析は「目的変数の変動を説明変数によって説明できるか」というものです。

> 各因子としてつまみだして解析したりしてもいいものなのでしょうか?

もしいくつかの質問項目を因子ごとに分類するのであれば、通常は因子分析を行います。質問紙調査においては、データを得た後に因子分析によって"因子"を仮定しますが、多くの実験においてはあらかじめ目的変数に影響すると考えられる因子を"実験前に"仮定しておくという点で用語の使い方(意味合い)が若干、異なるのです。

この回答への補足

ご回答ありがとうございます。
大変申し訳ありません。勉強不足の私にもう少しだけ
お力添えください。

>サンプル数とサンプルサイズの違いに注意。この場合はサンプルサイズです。
サンプル数とサンプルサイズの違いが分かりませんので
教えていただけましたら幸いです。

補足日時:2008/09/02 23:52
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こんばんは。




1.
サンプル数が11もあれば、それなりに統計解析をするに値します。


2.
重回帰というのは、
1つの主人公があって、その主人公に対して各因子がどのような関係になっているかを調べるための手段です。

fentanyl様は、何を主人公にして解析したいのでしょうか?

この回答への補足

早速のご回答ありがとうございます。

2.その主人公ですが、
「私の職種が他の職種に対して教育を行うことの必要性」
ということです。
詳細を明かしますと、
私が薬剤師で、研修受講者が看護師です。
今回、ある領域の薬についての話をしました。
(1)そういった講義を行うことに意味があるのか、
ニーズがあるのかということが調べたいです。

サブで調べたいこととしては、
講義前にテストを行うと後の講義が理解しやすくなったと思うか?
を質問項に挙げているように、
(2)今後講義前のテストを行ったほうがよいか
ということが調べたいです。

重回帰を行うことの意味は、sanori様のおっしゃるように、
「主人公に対して各因子がどのような関係になっているかを
調べるための手段」であることはなんとなく分かったのですが、

「私の職種が他の職種に対して教育を行うことの必要性」
に対して、10以上ある質問の中から、いくつかの質問項だけを
各因子としてつまみだして解析したりしてもいいものなのでしょうか?
素人発想で、ダメなのでは?と思っているのですが。
基本的なことが分かってなくて申し訳ありません。
よろしくお願いします。

補足日時:2008/09/02 07:21
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この回答へのお礼

早速のご回答ありがとうございました。

お礼日時:2008/09/02 23:50

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