統計初心者です。ご教授をお願いいたします。

満点の異なる三つのテストの相関関係を見たいと
思っています。(例えば,
テストA・・・30点満点で平均得点は25点,
テストB・・・50点満点で平均得点は30点,
テストC・・・70点満点で平均得点は65点)

このような場合,以下の内のどの方法で相関分析を
することが望ましいのでしょうか。

(1)テスト得点をパーセンテージ化して分析
(2)テスト得点をz得点化して分析
(3)テスト得点のまま分析

望ましいのは,(1)か(2)かと思っているのですが…。
なお,分析に使用する統計ソフトは,SPSS(Ver.17)です。
どうぞよろしくお願いいたします。

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A 回答 (3件)

No.1です。



>もしも得点が平均点60点付近に集中している場合,
テスト得点をそのまま用いてPearsonの積率相関係数を
求めることには問題があるのでしょうか。

相関係数そのものは計算できますが、その結果が意味するところをどのように理解し、考察するかという点で困難が生じるかも知れません。

相関係数ばかりでなく、その他の統計学的な分析では、計算そのものは、統計パッケージソフトを用いれば、可能で、何らかの結果は出て来ます。
それが意味のある結果、数値であるかどうかは別の問題になります。

上記の追加のご質問についていえば、ある得点の周りにほとんどのデータが集まってしまっているとすれば、それはなぜか、何を意味するか、測定の上で問題はなかったかを考えてみる必要が生じると思います。
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この回答へのお礼

丁寧なご回答誠にありがとうございます。

> 相関係数そのものは計算できますが、その結果が意味するところをどのように理解し、考察するかという点で困難が生じるかも知れません。
確かにその通りですね。

>意味のある結果、数値であるかどうかは別の問題
>それはなぜか、何を意味するか、測定の上で問題はなかったかを考えてみる必要が生じる

仰るとおりですね。統計ソフトで簡単に結果が出るとはいえ,
元データから見えてくること,また出た結果の考察が大事に
なってきますよね。
今後そのことを忘れずにデータと向き合おうと思います。

分かりやすいご回答をありがとうございました。

お礼日時:2009/05/28 20:20

原則として特に変換する必要性がなければ、そのままのデータを使うことが好ましいでしょう。



例えば、原データのまま相関係数を求めた場合も、標準化したデータから相関係数を求めた場合も、両者は全く同じ結果になります(当然、散布図を描いても同じかたちになる)。

そうなると、わざわざ標準化する必要もないのに、標準化するということは冗長なことであるということになりませんか? というわけで、何をするかにもよりますが、私としては(3)を推奨。

> 平均点60点付近に集中している場合,テスト得点をそのまま用いてPearsonの積率相関係数を求めることには問題があるのでしょうか。

ないです。少なくとも相関係数を求めるということに関していえば、ある変数の分散が非常に大きく、べつのある変数が非常に小さくても、その値に関係なく相関係数は求められます。
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この回答へのお礼

ご教示いただき,ありがとうございます。

非常に分かりやすいご説明で,納得しました。
よく考えれば,確かにわざわざ標準化する必要はないですね。

どうもありがとうございました。

お礼日時:2009/05/28 20:01

心理学の教員です。



各テストの得点の分布が、とくに偏りが見られないこと、また、相関図(散布図)を描いてみて、直線相関と考えられること(曲線相関などでない)が確認されれば、テスト得点をそのまま用いて、Pearsonの積率相関係数を求めてよいでしょう。

以上、簡単ですが、お答えします。
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この回答へのお礼

早速のご回答,誠にありがとうございます。

初歩的な質問で非常に恥ずかしいのですが,ご説明の最初の
部分でつまずいています。

「各テストの得点の分布に偏りが見られない」というのは,
「テストの得点が,ある得点のみに偏っていない」ということ
でしょうか。

つまり,満点が100点のテストで平均点が60点だった場合,
0点から100点までまんべんなく分布している,というような
状態になるのでしょうか。

もしも得点が平均点60点付近に集中している場合,
テスト得点をそのまま用いてPearsonの積率相関係数を
求めることには問題があるのでしょうか。

何度も申し訳ありませんが,ご教授いただけると幸いです。
よろしくお願いいたします。

お礼日時:2009/05/27 11:19

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要因1:「星野監督ファン度尺度」(5件法10問の平均得点)を元に高群と低群を構成(2水準)
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再度登場します.

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>今回の研究では、「星野監督ファン要因」と「阪神ファン要因」
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2)または、WEB上でFAX番号を入力するとFAXを送ってくれる。

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これらの実現にあたっては、自宅のPCを使っても構いません。
当然公衆回線を使うわけですから、有料サービスであることは認識しております。

皆様のご協力をお待ちしております。 よろしくお願いします。

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Googleで「FAX情報サービス」で検索するとスポンサーリンクにメールとFAXの双方向通信をサポートするサービスが複数でてきますよ。
例えば参考URLのようなサービスに申込んで登録番号にFAXすればメールで受けられるので送信したFAXの内容をメールで確認できますね。逆にメールから該当FAXに送らせれば受信確認もできます。
客先でのメールの送受信はモバイル環境でも用意してください。客先の環境でWebメールを使って読み書きすることも可能かもしれませんけど。

参考URL:http://www.do-it.co.jp/interfax/

Q相関係数と重回帰分析

心理学専攻の大学生です。

卒業論文作成のため、質問紙を製作し配り、集計しました。
検定はほとんど先生がSPSSを使ってやったので、どういう結果なのか聞いただけです。
検定結果をエクセルに貼り付けてもらったのですが、見方が分からず論文にすることができません。

ピアゾンの相関係数を求め、重回帰分析をしたのはわかるのですが、それからどう見ればいいのかわかりません。
諸事情により先生に直接聞くことができなくなったもので…
もしよろしければこちらから結果をファイル送信しますのでどなたか分かる方がいらしたら教えてください。

Aベストアンサー

こんにちは.
そろそろ卒論の締め切りが間近になり大変だと思います.卒論は大学生活の勉強面における集大成なので,No.1のperu-peruさんがおっしゃっているように自分で勉強する,という態度を貫いてください.

……といってもせっぱ詰まった状況で,これで終えるのは何なので,少しばかりアドバイス・回答らしきものを.
とりあえずは,統計法に関する参考書を開いて「相関係数」「重回帰分析」を調べてみてください.No.1の方が参考書としてあげられているものは,結果の書き方の例があるので,かなり重宝すると思います.

さて「相関係数」と「重回帰分析」についてですね.
相関係数とは何か? 多くの統計学の教科書に説明がなされています.それを読めばわかると思いますが,ひとまず,過去に私が回答したものを挙げておきます.

<相関係数についての基礎知識>
http://oshiete1.goo.ne.jp/kotaeru.php3?q=316865

相関についての大雑把な理解ができましたか? 具体的な相関係数の数値を解釈する場合には,以下の基準を参考にしてください.

─────────────────────────────
 a)「数値は正の数・負の数のどちらか?」
  → 正の数:正の相関係数(変化する方向が同じ)
  → 負の数:負の相関係数(変化する方向が逆向)
 b)「数値の【絶対値】はどれだけ『1』に近い値か」
  → 二変数の関係の強弱の程度(目安)
    0.0 ≦|r|≦ 0.2 ⇒ 「ほとんど相関なし」
    0.2 <|r|≦ 0.4 ⇒ 「弱い相関あり」
    0.4 <|r|≦ 0.7 ⇒ 「比較的強い相関あり」
    0.7 <|r|≦ 1.0 ⇒ 「非常に強い相関あり」
─────────────────────────────

<重回帰分析についての基礎知識>

過去ログの私の回答で適当なものがなかったので,ごく簡単に書きます.
心理学を含み科学とは,基本的にある現象を「原因・結果」という観点から分析を行おうとします.何かの原因があることで結果が発生する,のように「原因→結果」の観点を用いるわけです.ある結果が生じるための原因としていろいろな原因を考えることはできますが,【本当に】効果のある原因は何だろう,その本当の原因を調べたい!
……このようなときに「重回帰分析」は使われます.

┏━━━━━重回帰分析の【モデル★】━━━━━┓
┃             ̄ ̄ ̄ ̄      ┃
┃ 原因候補1 ────??───────┐ ┃
┃                    │ ┃
┃ 原因候補2 ────??─────┐ │ ┃
┃                  ↓ ↓ ┃
┃ 原因候補3 ────??───→ 結 果 ┃
┃                    ↑ ┃
┃   |                │ ┃
┃                    │ ┃
┃ 原因候補n ────??───────┘ ┃
┃                      ┃
┃(独立変数)          (従属変数)┃
┃(説明変数)          (目的変数)┃
┃                      ┃
┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛
※上図は図がゆがむので,コピー&ペーストをしてMSゴシックなどで復元してください.

重回帰分析では,上記のように「一つの結果を発生させる原因の候補」の中から「本当の原因」がどれか,また,どの程度の影響力があるかがわかります.上図における「??」部分が,十回分咳をすることで「×(関係ない)」か「○(関係ある)」かどうかを判定してくれます.
これ以上の説明は余白が足らないので,省略させていただきます.とりあえず結果の読み方の参考になるものを下に乗せておきます.

http://oshiete1.goo.ne.jp/kotaeru.php3?q=470539
↑の「No.5」に書いている図です.


───────────────────────────────
       有効かの判定   有効度の指標
変数レベル  t値(確率)   標準偏回帰係数(β)
全体レベル  F値(確率)   重相関係数(R),重決定係数(R2)
───────────────────────────────

……とりあえず,最低限のことはこのぐらいでしょう.

参考URL:http://oshiete1.goo.ne.jp/kotaeru.php3?q=316865, http://oshiete1.goo.ne.jp/kotaeru.php3?q=470539

こんにちは.
そろそろ卒論の締め切りが間近になり大変だと思います.卒論は大学生活の勉強面における集大成なので,No.1のperu-peruさんがおっしゃっているように自分で勉強する,という態度を貫いてください.

……といってもせっぱ詰まった状況で,これで終えるのは何なので,少しばかりアドバイス・回答らしきものを.
とりあえずは,統計法に関する参考書を開いて「相関係数」「重回帰分析」を調べてみてください.No.1の方が参考書としてあげられているものは,結果の書き方の例があるので,かなり重宝す...続きを読む

Q青チャートと黄チャートで迷ってます

高校2年生で文系で数学の偏差値は河合で60くらいです。
旧帝大を目指しています。
学校の定期テストで青チャートから問題が出るので、青チャートをやらされているのですが、勉強中に解説を読んでもあまり理解できない問題が多々でてきて、定期テストであまり良い点数が取れていません。
そこで独学で家で数学の勉強をしようと思うのですが、青チャートと黄チャートどちらがよいでしょうか?
よろしく御願いします。

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したがって、

> 分析には5件法以上でないといけない

ということが理論的に全く根拠のない説明なわけです。4件法ならダメだけど5件法ならいいということはないでしょう。

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 補足に対する回答です。

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