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時々、これまでの論文を見ていますと、
ほとんどのものは、無回答などを全て除いた質問紙のみを扱っていますが、
たまに、欠損値を分析ごとに排除した論文を見ます。

この方法どう思いますか。

やはり、質問ごとに欠損値の扱い方が違うということは、それだけ精密な結果は出にくくなると思いますか?

キーワード 心理学 統計学 数学

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A 回答 (2件)

精密な結果は出にくくなると思います。



受検者内の検定で欠損値のあるデータを排除することは当然です。
受検者間の検定の場合、排除しなくとも良いようにも思えますが、恣意的なデータになってしまいます。

また、その欠損値の意味が不明である以上、全てのデータへの信憑性も下がります。
もしかしたら、気付かずに1問飛ばしてしまったのかもしれません。
すると、全てのデータがずれてしまいます。

倫理的観点からして、答えたくない項目があったのであれば、そのデータを扱うことはできません。

いずれにせよ、不完全なデータを扱えば、不完全な結果しか導かれないことになります。

分析ごとに排除するデータを変えるということは、受検者に異なった構成の質問紙を渡したことと同義です。
そうすると、もはや研究ではなくなってしまいます。
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この回答へのお礼

ありがとうございます。
やはり不完全な結果になってしまいそうですね。。

お礼日時:2010/12/24 13:58

例えば



X = (12, NA, 23, 16)
Y = (33, 44, 23, 60)
Z = (12, 12, 20, 77)

という3つの変数があったとして、

> 無回答などを全て除いた質問紙のみを扱って

というのはX, Y, Zの第2要素をすべて除くということですね。

X = (12, 23, 16)
Y = (33, 23, 60)
Z = (12, 20, 77)

X, Y, Zという3つの変数全てを分析に用いるのであれば適切な処理でしょう。ただ、YとZしか分析に用いない場合、無理にXの第2要素がNAだからといってYとZの第2要素を除く必要はないわけです。

だから

> 欠損値を分析ごとに排除した

というのも別に特別なことではないです。そういう処理を行っている心理学論文が少ないのは、単に面倒だからということが多いです。
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この回答へのお礼

ありがとうございます。
確かにめんどうですよね

お礼日時:2010/12/24 13:56

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Aベストアンサー

卒業論文の研究で因子分析を行っておられるのでしょうか。

一般論としてですが、研究を開始される前に、どのような統計手法を用い、どういう計算をどのように行うか(具体的には、統計パッケージソフトの使用法になるのかも知れませんが)などについて、きちんと準備して取り掛かることが重要です。
また、指導教員の先生に相談されることが原則ですので、この点についてもご承知ください。

1.Cronbachのα係数
1)α係数と因子の回転方法
これは、信頼性を求めたい項目を用いて算出しますので、因子の回転方法には関連はしないはずです。

2)α係数の意味
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したがって、因子ごとや、尺度であれば、下位尺度ごとに求めることが、概念的には基本かと思います。
もちろん、尺度全体を通して求めることも可能です。

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例えば、
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2)逆転項目とα係数
既存の尺度を用いているなど、あらかじめどれが逆転項目か分かっているときには、因子分析やα係数の算出仁崎だって、数値を逆転処理しておかないと、α係数は低くなります。

3)逆転項目の見つけ方
逆転項目があらかじめ分かっていない場合であっても、因子分析を実施した結果、因子負荷量が正ばかりの中に、1項目だけ負の負荷量の項目が混じっているという場合、その負の負荷量を示す項目は、逆転項目とみなし、数値の逆転処理をして、再度計算した方がよいでしょう。

以上は、例えば、
http://psy.isc.chubu.ac.jp/~oshiolab/teaching_folder/datakaiseki_folder/09_folder/da09_02.html
などにも説明があります。

ご参考までに。

卒業論文の研究で因子分析を行っておられるのでしょうか。

一般論としてですが、研究を開始される前に、どのような統計手法を用い、どういう計算をどのように行うか(具体的には、統計パッケージソフトの使用法になるのかも知れませんが)などについて、きちんと準備して取り掛かることが重要です。
また、指導教員の先生に相談されることが原則ですので、この点についてもご承知ください。

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