大学の卒論でシャイネスについての研究をしています。
質問紙をSPSSを使い分析をしたいのですが方法が分かりません。

質問紙のある項目群の得点の合計を算出し(120人分)
→それを昇順に並べ替え
→3つの得点群(高得点群・平均得点群・低得点群)に分けたいのですが、
どうすればいいのでしょうか??
SPSSを使って3つの得点群に分け分析はできるのでしょうか?

どなたかご教授ください。よろしくお願いします。

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A 回答 (1件)

大変正直なご質問ではありますが、卒業論文とはいえ、研究に取り組む上では、どういう方法で、どのように分析するか、まで見通しを持って、研究計画の段階から十分考えておく必要があります。


そうでないと、行き当たりばったりの対応となり、本来確認したかったはずの仮説の検討ができないという始末になってしまいますので、ご注意ください。

分析方法の詳細まで、ここでご説明すると煩雑ですし、多少はご自分でも調べていただいた方が、よくおわかりにもなるでしょうし、今後の質問者様のためにもなろうかと思いますので、筋道だけ書かせていただきます。
SPSSを用いたデータ分析についてゃ、超初心者向きの参考図書もたくさん出ています。
たとえば、
1.小田利勝(2007):ウルトラ・ビギナーのためのSPSSによる統計解析入門、プレアデス出版、¥2,200+税
2.石村貞夫・石村友二郎(2010):SPSSでやさしく学ぶ統計解析(第4版)、東京図書、¥2,500+税
3.石村貞夫・石村光資郎(2010):SPSSによる統計処理の手順(第6版)、東京図書、¥2,800+税
4.柳井晴夫・緒方裕光(2006):SPSSによる統計データ解析-医学・看護学,生物学,心理学の例題による統計学入門-、現代数学社、¥2,800+税
などがあります。

さて、ご質問に関しての大まかな方法です。

1.SPSSへのデータ入力
 SPSSで直接入力su
るなり、Excelを用いて入力したデータを読み込むなりしてください。
2.合計得点の算出
 SPSSのデータエディタのメニューにある「変換(T)」タブから、「計算」を選ぶ。「変数の計算」ダイアログが現れますから、「目標変数(合計得点を入れる変数)」に新しい変数名を入れ、さらに、「数式」欄に、合計得点を求める元になる変数名と「+」記号とをクリックすることで、数式として入力する。これで、合計得点が求められ、新しい変数として追加されます。
3.3群に分ける
 昇順に並び替える必要はありません。
 メニューの「分析(A)」から、「記述統計(E)」、さらに、「度数分布表(F)」を選び、「統計(S)」を指定します。このダイアログで、平均値、標準偏差を必ず指定する。他の指標は必要に応じて指定します。
 3群に分ける際の基準を、仮に平均±1標準偏差以内を平均得点群、これ以上を高得点群、以下を低得点群とします。データエディタのメニューにある「変換(T)」から、「他の変数への値の再割り当て(R)」を選びます。「入力変数→出力変数(V)」と、「変換先変数」を指定します。前者は、合計得点、後者は、新しく作成する、3群を区別する変数となります。「変換先変数」は、新しいものを指定すれば、自動的に作成されます。さらに、「今までの値と新しい値(O)」に3群を区別する合計得点の値(ここで示した例であれば、平均値+1標準偏差、平均値-1標準偏差の値)などを入力します。
 これで3群に分けられ、それが「変換変数」として作成されますので、データをいったん保存してください。
4.3群間の合計得点の平均値の比較
 3群間の比較について、合計得点の平均値に有意差が認められるかどうかを比較するとすれば、一要因(一元配置)分散分析を用います。2群間の平均値の差の検定であれば、t検定を使いますが、3群間の比較の場合、結果的に有意水準が甘くなりますので、t検定を繰り返し実施してはいけません。
 「分析(A)」、「平均の比較(M)」から、「一元配置分散分析」を選択します。「従属変数リスト(E)」に検定したい、合計得点の変数を、また、「因子(F)」には、先ほど3群に分けた「変換変数」を入力します。分散分析では、全体として有意差が認められるかどうかを調べますので、これで有意であった場合、どの2群間に有意差が認められるかについては、「その後の検定(H)」を用いて、どの方法で行うかを指定します。

以上でお考えの検定まで実施できます。
ただし、ここまでの説明において、検定方法の選択の仕方など、細部については、SPSSのバージョンによって、メニューに示される順序、項目などが異なりますが、それらまで言及しますとさらに煩雑となりますので、恐縮ですが、参考図書をご覧になるか、上記の説明を適宜応用して挑戦してください。
また、「その後の検定」の方法のうち、どれを採用するかについては、説明を省きましたので、卒論の指導教員の先生とも相談され、ご指導を受けてください。

以上、ご参考までに。
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この回答へのお礼

お礼が遅れてしまい申し訳ありません。
とても丁寧なご回答ありがとうございました。

vzb04330さんの教えてくださった手順と参考図書をもとに、3つの得点群に分け分析を行うことができました。

これから卒業研究を進めるにあたり、人に聞くようなことがないよう十分検討を重ねて研究を行っていこうと思います。  

ありがとうございました。

お礼日時:2011/07/17 22:44

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Q心理学の卒論、統計のやり方(t検定?相関係数?)

心理学部の大学4年で、現在卒論を書いています。

序論は書き終えたものの、肝心の質問紙調査後の統計のやり方が全く分からず困り切っています><

私の研究は大まかに言うと、

対人恐怖傾向が高い人は(対人恐怖尺度を利用して質問)インターネットをよく利用し(利用頻度について質問)、その中でもインターネット上でよく会話する人は(自己開示尺度を利用して質問)、しない人よりも孤独感は少なくなる(孤独感尺度を利用して質問)

といった仮説に基づいて質問紙調査をしました。

この場合、t検定はする必要が無く、全て相関係数を求めるだけでいいんでしょうか?

また、できれば男女差についても調べてみたいのですがどうすればいいのでしょうか?

一応本を借りたりして調べてはいるのですが、spssの使い方については理解できるものの、その分析が何を調べたい時に使うものなのかいまいち理解できずに困っています。

ゼミも先週で終了してしまい、教授ともほとんど連絡が取れない状態です・・・

ご存知の方、教えて頂けると嬉しいです><

Aベストアンサー

No.2です。

御礼、拝読しました。
今の大学生の皆さんは、就活の方が大変で、学問に専念する時間が限られてしまうような社会状況でしたね。

因子分析は、対象者の回答結果に基づいて、それぞれの尺度に含まれた質問項目を分類するために実施します。
尺度や質問紙を作成する段階では、必須の分析法法ですが、今回は、あくまでもそれぞれの尺度を用いられたということでしょうから、とくに実施する必要はないでしょう。
もし今回のデータに対しても因子分析を実施するのであれば、今回の対象者における、例えば、対人恐怖の心理的構造を見たいというような場合には、必要となります(たぶん、これは、質問者様の研究目的からは、外れるだろうと思っています)。

ちなみに、「プロマックス回転」は、因子分析を実施した後で、結果の解釈をしやすくするために、「因子の回転」を実施することが普通になっていますが、その回転方法の1つです。


重回帰分析は、例えば、今回の対象者の、対人恐怖の得点に対して、何が影響しているかを調べるという目的があれば、実施することになります。
例えば、性別なのか、自己開示の程度なのか、あるいは、孤独感の強さなのか、どれが対人恐怖得点に影響しているかを見たいという場合です。
書かれていることから判断する限り、これも研究目的からはずれているように思えます。

したがって、平均値の差の検定、相関係数の算出、そして、相関係数の有意性の検定、この3つが、質問者様の文章からは、必須の検定、統計分析(もちろん、それぞれの尺度の点数の分布や、平均点がどれくらいという、基本統計量を求めることは別です)と考えられます。

なお、No1.の方の回答中にあります、「単純集計して、結果のゆがみをみてみましょう。きれいな富士山型(中央が盛り上がって、端に行くほど減っていくグラフ)になっていないと、t検定は使えません。
結果にゆがみがある場合はF検定を使います」という点について、補足します。

これは、対象者の回答が、正規分布しているかどうかを確かめることが必要であるという意味です。
というのは、t検定を実施する場合には、そのデータが正規分布していることが前提条件となるからです。
ただし、t検定には、「頑健性(ここでは、正規分布していなくとも、t検定を適用しても、とんでもない結果は生じにくい、という意味です)」がありますので、少々のことは差し支えありません。
それに、SPSSでt検定を実施した場合、自動的に(デフォルトで)、分布の正規性を確認し、正規分布であった場合(こちらが、本来のt検定の結果になります)と、そうでなかった場合の結果を計算し、表示してくれます。
ですから、私が書きましたように、平均値の男女差を見たいということであれば、そのまま「2群の母平均値の差の検定」を選択して、計算をしてみれば、必要な結果はすべて得られます。
出て来た結果のどこを、どう見れば良いかは、SPSSの解説書であれば、必ず載っていると思いますので、SPSSの参考書でご確認ください。

それでは、時間が限られているかも知れませんが、きちんとした卒業論文が仕上がることをお祈りしています。

No.2です。

御礼、拝読しました。
今の大学生の皆さんは、就活の方が大変で、学問に専念する時間が限られてしまうような社会状況でしたね。

因子分析は、対象者の回答結果に基づいて、それぞれの尺度に含まれた質問項目を分類するために実施します。
尺度や質問紙を作成する段階では、必須の分析法法ですが、今回は、あくまでもそれぞれの尺度を用いられたということでしょうから、とくに実施する必要はないでしょう。
もし今回のデータに対しても因子分析を実施するのであれば、今回の対象者における、例えば、...続きを読む

Qエクセルで質問紙を作りたい

心理学専攻の大学生です。
質問紙を作ろうとパソコンを開いたもののどうやって作ればいいのかまったく見当が付かず質問させて頂きました……
エクセルでどうやって作ったらいいのでしょうか…?
具体的に私が今必要なものは
最初のページにある挨拶文、性別を聞いたりするもの
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ついでに質問文の横に選択肢(1、あてはまる…5、まったくあてはまらないなどといったもの)
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よろしくお願いします……!

Aベストアンサー

アンケートのテンプレートが沢山ありますので、あなたのイメージに近いものを選んで、編集されると良いと思います。

「アンケート」の書式テンプレート
http://www.bizocean.jp/doc/category/208/

「アンケート用紙の作り方・書き方 例文...」
http://template.k-solution.info/2008/01/01_word_1_111.html

「Word アンケート 作成 テンプレート」のWeb検索結果
https://www.google.co.jp/#q=word+%E3%82%A2%E3%83%B3%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%83%88+%E4%BD%9C%E6%88%90+%E3%83%86%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%88

Q相関係数についてくるP値とは何ですか?

相関係数についてくるP値の意味がわかりません。

r=0.90 (P<0.001)

P=0.05で相関がない

という表現は何を意味しているのでしょうか?
またMS Excelを使ってのP値の計算方法を教えてください。

よろしくお願い致します。

Aベストアンサー

pは確率(probability)のpです。全く相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。

統計・確率には100%言い切れることはまずありません。というか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。
例えばサイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。ただ、それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。
それが危険率です。(この場合はp=0.1%でもいいと思いますが)
相関係数においても相関の有無を結論つけるにはそのrが偶然出る確率を出すか、5%の確率ならrがどれぐらいの値が出るかを知っておく必要が有ります。

>r=0.90 (P<0.001)

相関係数は0.90と計算された。相関がないのに偶然r=0.90 となる確率は0.001以下だと言ってます。

>P=0.05で相関がない

相関がないと結論。(間違っている確率は5%以下)だと言ってます。

エクセルでの計算ですが、まず関数CORRELを使ってr値を出します。xデータがA1からA10に、yデータがB1からB10に入っているとして

r=CORREL(A1:A10,B1:B10)

次にそのr値をt値に変換します。

t=r*(n-2)^0.5/(1-r^2)^0.5

ここでnは組みデータの数です。((x1,y1),(x2,y2),・・・(xn,yn))
最後に関数TDISTで確率に変換します。両側です。

p=TDIST(t値,n-2,2)

もっと簡単な方法があるかも知れませんが、私ならこう計算します。(アドインの分析ツールを使う以外は)

pは確率(probability)のpです。全く相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。

統計・確率には100%言い切れることはまずありません。というか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。
例えばサイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。ただ、それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。
それが危険率です。(この場...続きを読む

Qt検定と1×2の分散分析の違い

ある統計の本に、t2乗=Fであり、
t検定と1要因2水準の分散分析は同じだ、と書かれていました。

そうすると、t検定が存在する意味がなくなってしまう
(分散分析だけですんでしまう)ことになると思うのですが、
なぜt検定をするのでしょうか。

Aベストアンサー

bon-chanさん,こんにちは.

以前bon-chanさんと同じように悩んだことがあります.以下,自分なりの結論を述べます(これが正解かどうかは保証しません).

t検定と1×2分散分析は御指摘通りに同様の結論を導きます.そして,分散分析は1×2だけでなく,それ以上の複数の平均値の分析をすることができます.これだけを考えるならば,t検定には利用価値がないような気がします.しかし,いろいろと考えてみるとt検定にはやはり十分価値があります.

1)一つの平均値の検定において有効

t検定の使用法は,心理学領域においては,二つの平均値の比較のために使われています.しかし,t検定の最も基本的な使われ方は「ある数値が基準値と比べて有意に離れているか」というものです.統計法の教科書では「一つの条件の平均値の定数との関係を調べる検定」として説明されているでしょう.比較の手法が頻繁である心理学ではあまり使用されませんが,重回帰分析の偏回帰係数の有意検定はこの種類のt検定が使われています.

2)多重比較の原理として

分散分析では「要因全体として」有意であるかどうかを教えてくれますが,どの水準とどの水準との間に差があるかを教えてくれません.このために多重比較を行うわけですが,この多重比較の計算式をよく見るとt検定と類似しています.御存知の通り,t検定をそのまま使用しては多重比較としては不適なのですが,t検定を修正することによって多重比較の計算を行うことができます.

3)計算が簡単

上記の1)と2)は,あるいは1×2の分散分析で代用することができるかもしれません.しかし1×2の分散分析とt検定を比べた場合,t検定の方が圧倒的に計算が簡単です.対応なし要因に限定をすれば,二つの変数の平均と分散が分かっていればt検定をすることができますが,分散分析の場合は,原理的には個々のデータの平均値からの偏差を必要とします.つまり分散分析の方が計算が複雑なのです.

このように,t検定と分散分析では,その実用性からすれば分散分析に軍配が上がりますが,その基本的原理や簡便性などからt検定の価値が認められます.
変なたとえをすれば,四則演算の計算問題を解くときに,手軽な電卓を使うか,あるいは,わざわざ起動してExcelなどの表計算ソフトを使うか,などの違い,と考えています.

bon-chanさん,こんにちは.

以前bon-chanさんと同じように悩んだことがあります.以下,自分なりの結論を述べます(これが正解かどうかは保証しません).

t検定と1×2分散分析は御指摘通りに同様の結論を導きます.そして,分散分析は1×2だけでなく,それ以上の複数の平均値の分析をすることができます.これだけを考えるならば,t検定には利用価値がないような気がします.しかし,いろいろと考えてみるとt検定にはやはり十分価値があります.

1)一つの平均値の検定において有効

t検定の使...続きを読む

Qカイ2乗検定って何??;;

タイトルのとおりですが…大学で統計の基礎な授業を一般教養で受けています。だけど知らない&説明のない言葉がいっぱぃで、全くついていけません(>_<))
「人が一番選ばなさそうな数字」を何度か投票した結果があって、その数字は無作為に選ばれてるかどうか、有意水準1%としてカイ2乗検定をして判断する、という問題があるのですが、カイ2乗検定自体、授業でちらっと言葉は使ったものの、計算の仕方、使い方の説明等はなく、まったく手がつかずにいます;;ネットでも調べてみましたが、どう使っていいのかまでは分かりませんでした。
知識の無い私でもわかるようなものがあれば教えて下さいっっ!お願いします。

Aベストアンサー

こんにちは.χ2(カイ二乗)検定を厳密に理解するには,数学的素養を持っている状態できっちりと統計学を学習する必要があるのですが,統計データを解析するための手段として統計学を「使う」のであれば,多少の原理を知っておけばよいでしょう.
以下初学者向けにかなり乱暴な説明をしています.正確な理解をしたければ,後で統計学の教科書などで独学して下さい.

χ2検定とは,χ2分布という確率分布を使ったデータ解析法と考えてもらう……のが一番なのですが,多分χ2分布って何? と思われるでしょう.χ2分布とは,二乗値に関する確率分布と考えることができるのですが,この辺もさらりと流して下さい.

例を使って説明します.今,道行く人にA,B,C,Dの四枚のカードの中から好きなもの一枚を選んでもらうとしましょう(ただし,選んでもらうだけで,あげるわけではありません.単にどのカードを選択仕方の情報を得るだけです).一人一枚だけの条件で,160人にカードを選んでもらいました.
さて,ここで考えてみて下さい.4枚のカードには大きな違いはなく,どれを選んでもかまわない.でたらめに選ぶとなれば,どのカードも1/4で,同じ確率で,選ばれるはずですよね? ならば,160人データならば,Aは何枚ほど選ばれる「はず」でしょうか? 同様に,B,C,Dは何枚選ばれる「はず」でしょうか?
……当然,A=B=C=D=40枚の「はず」ですよね? この40枚という数値はでたらめに(無作為に)選ばれたとしたらどんな数値になるかの【理論値】を意味します.

さて,上記はあくまでも理論値であり,実際のデータは異なる可能性があります.というよりはむしろ違っているのがふつうでしょう.そのような実際に観測された数値を【観測値】と呼びます.
仮に理論値と観測値が以下のようになったとします.

        A    B    C    D
(1)観測値   72   23   16   49
(2)理論値   40   40   40   40

当然のように観測値と理論値にズレが生じています.しかし現実と理論が異なるのはある意味当然なのですからぴったり一致することなどありえません.そこで,「ある程度一致しているか(ズレは許容範囲か)」を問題にすることになります.しかし,「ある程度」といわれても一体どのぐらいであれば「ある程度」と言えるのでしょうか? なかなか判断が難しいではないですか?
確かに判断が難しいです.そこで,この判断のために統計学の力を借りて判断するわけで,更に言えばこのような目的(理論値と観測値のズレが許容範囲かどうか)を検討するときに使われるデータ解析法がχ2検定なのです.

        A    B    C    D
(1)観測値   72   23   16   49
(2)理論値   40   40   40   40
(3)ズレ    +32   -17   -14   + 9
(4)ズレ二乗 1024   289   196   81
(5)(4)÷(2) 25.6  7.225  4.9  2.025

 χ2=25.6+7.225+4.9+2.025=49.25

計算過程をさらりと書いていますが,早い話が観測値と理論値のズレの大きさはいくらになるのか,を求めることになります.最終的には「49.25」というズレ値が算出されました.

さて,この「49.25」というズレ値が許容範囲かどうかの判定をするのですが,ここで,χ2分布という確率分布を使うことになります.詳細は統計学教科書を参考してもらうとして,χ2分布を使うと,○○というズレ値が(ある条件では)どのぐらい珍しいことなのか,という「珍しさの確率」を教えてくれます.
かりに「有意水準1%=1%よりも小さい確率で発生することはすごく珍しいと考える(許容範囲と考えられない)」とすれば,「珍しさ確率」が1%以内であれば「許容範囲ではない」と判断します.

以上,長々と書きました.今までの説明を読めばわかるように,χ2検定とはある理論値を想定した時,実際の観測値がその理論値とほぼ一致しているかどうかを調べるための統計解析法のことです.

χ2検定では,理論値をどのように設定するかは分析者の自由です.その設定の仕方で,χ2検定は「適合度の検定」や「独立性の検定」など異なる名称が付与されますが,本質は同じなのです.

質問者さんの場合は

> 「人が一番選ばなさそうな数字」を何度か投票した結果があって、その数字は無作為に選ばれてるかどうか、

これを理論値としてうまく設定することが鍵となるでしょう.

こんにちは.χ2(カイ二乗)検定を厳密に理解するには,数学的素養を持っている状態できっちりと統計学を学習する必要があるのですが,統計データを解析するための手段として統計学を「使う」のであれば,多少の原理を知っておけばよいでしょう.
以下初学者向けにかなり乱暴な説明をしています.正確な理解をしたければ,後で統計学の教科書などで独学して下さい.

χ2検定とは,χ2分布という確率分布を使ったデータ解析法と考えてもらう……のが一番なのですが,多分χ2分布って何? と思われるでしょう.χ2分布...続きを読む

Q心理学の要因と水準について

学校で、1年生、2年生、3年生にそれぞれ質問紙調査を行いました。26の質問をしたのですが、心理学で言う検定を行う前に、要因と水準の意味が分かりません。私のやり方を例にとれば、どれが要因で、どれが水準なのでしょうか? 教えてください。

Aベストアンサー

一般論として、
要因 ----- 水準
「色」-----「赤」、「白」、「黄」、「青」
「性別」-----「男」、「女」
「温度設定」-----「100℃」、「150℃」、「200℃」

のように、データの変動を説明する、説明変数 (独立変数) が要因で、それらが実際にとる値のことを水準と言います。

この場合は、質問項目が選択肢すら選ぶものだったり、1から5の数字を選ぶものだったりするなら、質問が要因で、それに対する回答の選択肢・選んだ数値が水準ということになります。

参考URLにGoogleで「分散分析 要因 水準」をキーワードにして検索して一番上に来たものを入れときました。

参考URL:http://www.interq.or.jp/pluto/tunes/anova.html

Q心理学の卒論、又は卒論について

 こんにちは。私は現在大学の4年です。卒論のことについて悩んでいます。心理学の卒論についてですが、どのように研究調査をしたらよいのか困っています。情報不足、勉強不足で申し訳ありませんが教えていただけたらうれしいです。
今までの道筋を簡単に説明します。

(1)先行論文を先に読みました。国会図書館で検索しました。ただし国会図書館にあるものは博士論文です。
少し難しかったので別に大学で紀陽の論文リストから探してみましたが他大学では学位論文はコピーさせて
くれないかもしれないと聞きました。

(2)質問用紙・調査の件についてですが別の学生のみなさんはもともと付属してついていたものを使用したため簡単にできたと言っていましたが、学位論文をとりよせると質問紙やアンケートなどもついてくるのでしょうか。

(3) 大学の図書館で質問紙集のようなものを発見しま した。いくつものテストがありました。
 そのテストだけを使用することで論文は書けるのでしょうか

(4) 質問紙を作った?と言っていますが作った形跡
  のない方もいます。どこかよい文献と論文が
  ありましたら教えてください。


ほんとうに勉強不足で申し訳ありません。いくつもの図書館を回って先行論文等探していますが調査をするためにはどうしてもいきずまってしまいます。
どうかよろしくお願いします。心理に限らなくてもよいのでわかる方がいたらお願いします。

 こんにちは。私は現在大学の4年です。卒論のことについて悩んでいます。心理学の卒論についてですが、どのように研究調査をしたらよいのか困っています。情報不足、勉強不足で申し訳ありませんが教えていただけたらうれしいです。
今までの道筋を簡単に説明します。

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少し難しかったので別に大学で紀陽の論文リストから探してみましたが他大学では学位論文はコピーさせて
くれないかもしれないと聞き...続きを読む

Aベストアンサー

「心理に限らなくてもよい」と書いておられますが,
あなたは心理学専攻ではないのですか?

厳しいことを言いますが,
心理学の卒論を書こうというのに
4年生の今ごろになってこのような質問をしているようでは手遅れという気がします。
専攻外ならなおさらでしょう。

心理学の研究の進め方についての指導は受けていらっしゃるのでしょうか?
先行研究の探し方からして少し方向をまちがっているように思います。

博士論文というものは
極めて狭い専門的テーマを何年もかけて深く追求した成果ですから
かなりの大部となるのが普通で,
研究者同士であっても専攻領域が違うと理解しづらいものです。
ましてや勉強不足の学生がいきなり博士論文を読んでも理解できないのは当然です。

紀要論文も悪くありませんが,
先行研究を探すなら国内では「心理学研究」,「教育心理学研究」など,
国際的には“Journal of Experimental Psychology”,“Journal of Personality and Social Psychology”などの学術誌にまず当たって,
研究史の流れを押さえつつ関連論文をたどるのが王道でしょう。
このような学術誌はまともな心理学教室なら必ず購読しているはずです。

研究で用いられた質問項目は
原則として論文中または付録資料の形で公表されているはずです。
あなたの見つけた本や下記URLのようなサイトで手に入る尺度もありますし,
直接研究者にコンタクトを取って手に入れる方法もあります。

ただ質問紙調査の方法についてきちんと学んでいらっしゃるのか心もとない限りです。
既成の尺度をばら撒いて集計するだけで論文が書けると思うなら大まちがいです。

ある母集団に対して検証すべき仮説を設定し,
そのために必要な質問項目を選定し,
結果の分析手法をあらかじめ検討し,
予備調査を経て質問項目の調整を行ない・・・
といった手順を経て初めて意味のある調査が行なえるわけで,
そのような手順を踏まない調査などただの紙くずです。

先行研究の追試に徹するということで
同じ母集団からの標本を対象に同じ質問項目で調査を実施して同じ分析手法を使うという手もありますが,
これは2,3年生のうちにこなしておくべき課題であって,
オリジナリティ皆無の卒論では評価はされないでしょう。

いずれにしても
まともな卒論を書こうというならある程度の時間が必要で,
付け焼刃の知識で乗り切れる類のものではありません。
卒論は提出さえすれば内容など問われないというのなら別ですが,
大学で心理学を学んだと自信を持って言えるためには
もう1年じっくり腰をすえて勉強しなおすことをお勧めします。

参考URL:http://epmail.edu.mie-u.ac.jp/hirooka/mpsbmain.asp

「心理に限らなくてもよい」と書いておられますが,
あなたは心理学専攻ではないのですか?

厳しいことを言いますが,
心理学の卒論を書こうというのに
4年生の今ごろになってこのような質問をしているようでは手遅れという気がします。
専攻外ならなおさらでしょう。

心理学の研究の進め方についての指導は受けていらっしゃるのでしょうか?
先行研究の探し方からして少し方向をまちがっているように思います。

博士論文というものは
極めて狭い専門的テーマを何年もかけて深く追求した成果です...続きを読む

Q統計学的に信頼できるサンプル数って?

統計の「と」の字も理解していない者ですが、
よく「統計学的に信頼できるサンプル数」っていいますよね。

あれって「この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる」という決まりがあるものなのでしょうか?
また、その標本数はどのように算定され、どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断できるのでしょうか?
たとえば、99人の専門家が信頼できると言い、1人がまだこの数では信頼できないと言った場合は信頼できるサンプル数と言えるのでしょうか?

わかりやすく教えていただけると幸いです。

Aベストアンサー

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要なサンプル数は、比べる検定手法により計算できるものもあります。
 最低限必要なサンプル数ということでは、例えば、ある集団から、ある条件で抽出したサンプルと、条件付けをしないで抽出したサンプル(比べるための基準となるサンプル)を比較するときに、そのサンプルの分布が正規分布(正規分布解説:身長を5cmきざみでグループ分けし、低いグループから順に並べたときに、日本人男子の身長なら170cm前後のグループの人数が最も多く、それよりも高い人のグループと低い人のグループの人数は、170cmのグループから離れるほど人数が減ってくるような集団の分布様式)でない分布形態で、しかし分布の形は双方とも同じような場合「Wilcoxon符号順位検定」という検定手法で検定することができますが、この検定手法は、サンプルデータに同じ値を含まずに最低6つのサンプル数が必要になります。それ以下では、いくらデータに差があるように見えても検定で差を検出できません。
 また、統計上差を出すのに必要なサンプル数の例では、A国とB国のそれぞれの成人男子の身長サンプルがともに正規分布、または正規分布と仮定した場合に「t検定」という検定手法で検定することができますが、このときにはその分布を差がないのにあると間違える確率と、差があるのにないと間違える確率の許容値を自分で決めた上で、そのサンプルの分布の値のばらつき具合から、計算して求めることができます。ただし、その計算は、現実に集めたそれぞれのサンプル間で生じた平均値の差や分布のばらつき具合(分散値)、どのくらいの程度で判定を間違える可能性がどこまで許されるかなどの条件から、サンプル間で差があると認められるために必要なサンプル数ですから、まったく同じデータを集めた場合でない限り、計算上算出された(差を出すために)必要なサンプル数だけサンプルデータを集めれば、差があると判定されます(すなわち、サンプルを無制限に集めることができれば、だいたい差が出るという判定となる)。よって、集めるサンプルの種類により、計算上出された(差を出すために)必要なサンプル数が現実的に妥当なものか、そうでないのかを、最終的には人間が判断することになります。

 具体的に例示してみましょう。
 ある集団からランダムに集めたデータが15,12,18,12,22,13,21,12,17,15,19、もう一方のデータが22,21,25,24,24,18,18,26,21,27,25としましょう。一見すると後者のほうが値が大きく、前者と差があるように見えます。そこで、差を検定するために、t検定を行います。結果として計算上差があり、前者と後者は計算上差がないのにあると間違えて判断する可能性の許容値(有意確率)何%の確率で差があるといえます。常識的に考えても、これだけのサンプル数で差があると計算されたのだから、差があると判断しても差し支えないだろうと判断できます。
 ちなみにこの場合の差が出るための必要サンプル数は、有意確率5%、検出力0.8とした場合に5.7299、つまりそれぞれの集団で6つ以上サンプルを集めれば、差を出せるのです。一方、サンプルが、15,12,18,12,21,20,21,25,24,19の集団と、22,21125,24,24,15,12,18,12,22の集団ではどうでしょう。有意確率5%で差があるとはいえない結果になります。この場合に、このサンプルの分布様式で拾い出して差を出すために必要なサンプル数は551.33となり、552個もサンプルを抽出しないと差が出ないことになります。この計算上の必要サンプル数がこのくらい調査しないといけないものならば、必要サンプル数以上のサンプルを集めて調べなければなりませんし、これだけの数を集める必要がない、もしくは集めることが困難な場合は差があるとはいえないという判断をすることになるかと思います。

 一方、支持率調査や視聴率調査などの場合、比べるべき基準の対象がありません。その場合は、サンプル数が少ないレベルで予備調査を行い、さらにもう少しサンプル数を増やして予備調査を行いを何回か繰り返し、それぞれの調査でサンプルの分布形やその他検討するべき指数を計算し、これ以上集計をとってもデータのばらつきや変化が許容範囲(小数点何桁レベルの誤差)に納まるようなサンプル数を算出していると考えます。テレビ視聴率調査は関東では300件のサンプル数程度と聞いていますが、調査会社ではサンプルのとり方がなるべく関東在住の家庭構成と年齢層、性別などの割合が同じになるように、また、サンプルをとる地域の人口分布が同じ割合になるようにサンプル抽出条件を整えた上で、ランダムに抽出しているため、数千万人いる関東の本当の視聴率を割合反映して出しているそうです。これはすでに必要サンプル数の割り出し方がノウハウとして知られていますが、未知の調査項目では必要サンプル数を導き出すためには試行錯誤で適切と判断できる数をひたすら調査するしかないかと思います。

> どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断・・・
 例えば、工場で作られるネジの直径などは、まったくばらつきなくぴったり想定した直径のネジを作ることはきわめて困難です。多少の大きさのばらつきが生じてしまいます。1mm違っても規格外品となります。工場では企画外品をなるべく出さないように、統計を取って、ネジの直径のばらつき具合を調べ、製造工程をチェックして、不良品の出る確率を下げようとします。しかし、製品をすべて調べるわけにはいきません。そこで、調べるのに最低限必要なサンプル数を調査と計算を重ねてチェックしていきます。
 一方、農場で生産されたネギの直径は、1mmくらいの差ならほぼ同じロットとして扱われます。また、農産物は年や品種の違いにより生育に差が出やすく、そもそも規格はネジに比べて相当ばらつき具合の許容範囲が広くなっています。ネジに対してネギのような検査を行っていたのでは信頼性が損なわれます。
 そもそも、統計学的検定は客観的判断基準の一指針ではあっても絶対的な評価になりません。あくまでも最終的に判断するのは人間であって、それも、サンプルの質や検証する精度によって、必要サンプルは変わるのです。

 あと、お礼の欄にあった専門家:統計学者とありましたが、統計学者が指摘できるのはあくまでもそのサンプルに対して適切な検定を使って正しい計算を行ったかだけで、たとえ適切な検定手法で導き出された結果であっても、それが妥当か否か判断することは難しいと思います。そのサンプルが、何を示し、何を解き明かし、何に利用されるかで信頼度は変化するからです。
 ただ、経験則上指標的なものはあります。正規分布を示すサンプルなら、20~30のサンプル数があれば検定上差し支えない(それ以下でも問題ない場合もある)とか、正規分布でないサンプルは最低6~8のサンプル数が必要とか、厳密さを要求される調査であれば50くらいのサンプル数が必要であろうとかです。でも、あくまでも指標です。

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要な...続きを読む

Qカウンターバランスについて

例えば認知心理学の実験をした方ならお分かりかと思いますが、2つの条件を2つのグループに分けて試行したとき、条件2つを各グループ同士で順序を逆にして試行しますよね?この「カウンターバランス」は「課題遂行の順序による影響を相殺するために、被験者の半数で順序を逆に」するそうですが、なぜ「順序による影響があるのか」が、いまいちよくわかりません。

参考まで、以下はストループ効果と逆ストループの実験の例です。

Aグループ・・・CH条件(色文字読み)⇒CO条件(色文字命名)
Bグループ・・・CO条件(色文字命名)⇒CH条件(色文字読み)

Aベストアンサー

再度こんばんは。


frauさんの状況がよくわからないのですが、どこかの分野の心理学実験を行なって、それにもとづいてレポートを書いているのですか? だとしたら、

> カウンターバランスを行っても先行研究(仮説)と同じになるなら
> 仮説はより真実性に近くなる、ということなのでよいのでしょうか?
> (お分かりになる範囲で結構です)

私の意見としては、
 「カウンターバランスをとることで、実験手続きはより妥当な(独立変数の影響を検証でき得る)ものとなった」
 「今回の実験結果は、先行研究の主張や仮説を支持する結果であると言える」
ということは言えるかもしれませんが、

私自信はその実験について詳しく知らないので(その実験や仮説に関する研究が何かわからないので、そして実験の隅々まで確認のしようがないので)、本当に真実に近くなったかどうかはアドバイスできません。なので、わかる範囲でできる範囲のアドバイス。


心理学実験では、独立変数と呼ばれるものを操作することによって、その変数が、知覚や記憶のような人間の特性にどのような影響を与えるかについて検討します。その際に、独立変数の他に実験結果に影響すると考えられる変数を、影響しないように統制するのが、実験を組み立てる際に重要となってきます。その統制方法のひとつがカウンターバランスです。

たとえば先行研究でカウンターバランスをとっていなかったとしたら、「その実験結果は、独立変数以外の変数の影響なんじゃないの?」という批判がでてくるでしょう。そこで次の実験で、独立変数以外の変数について影響がでなくなるようにカウンターバランスをとってみて、それでもやはり課題の成績や反応時間などに条件間で差がでたなら、さて、どう考えればよいでしょうか?

先行研究の結果と同じになった場合でも、論文やレポートの考察で述べるべきは多くあります。「先行研究と同じになりました、仮説が支持されました、めでたしめでたし」として何も書かないのはマズいということ。

○先行研究と違った結果になった場合
 →今回の実験状況に何らかの問題があった、新たに設定した操作が影響してしまった可能性がある、カウンターバランスの操作は意味がなかったのか、あるいはその操作が逆に影響してしまった?

○先行研究と同じ結果になった場合
まず「今回の実験結果は、先行研究の主張や仮説を支持する結果であると考えられる」などと、今回の結果について、序論や実験目的の部分で提案した仮説が支持されたかどうかを、まず確認する必要があります。
そのうえで、

1)今回カウンターバランスをとった他に、「実験結果に影響すると考えられる変数」が存在するかどうか、そしてその変数がまだ統制されていなくて、それを統制したら実験結果は変わるのかどうか
2)今回の実験結果は、あくまでも先行研究や今回の実験での条件下での結果であるため、もう少し実験条件が違った場合にはどうなるだろうか
3)今回の独立変数の効果以外に、検討した人間の特性や実験課題に影響する重要な変数はあるだろうか、それを独立変数として操作すると結果はどうなるだろうか
      ↓
上記の内容について考察した後で、それを確認できる(仮説が正しいかどうかをさらに確認できる)ような新たな実験を提案してみる

単に実験の追試をするだけではなく、そういう多くの実験を積み重ねていくことで(そしてやはり仮説が支持されることで)ようやく、より「真実に近づいた」と言えるのではないでしょうか。

再度こんばんは。


frauさんの状況がよくわからないのですが、どこかの分野の心理学実験を行なって、それにもとづいてレポートを書いているのですか? だとしたら、

> カウンターバランスを行っても先行研究(仮説)と同じになるなら
> 仮説はより真実性に近くなる、ということなのでよいのでしょうか?
> (お分かりになる範囲で結構です)

私の意見としては、
 「カウンターバランスをとることで、実験手続きはより妥当な(独立変数の影響を検証でき得る)ものとなった」
 「今回の実験結果は...続きを読む

QWord 文字を打つと直後の文字が消えていく

いつもお世話になっています。
Word2000を使っているものです。
ある文書を修正しているのですが,文章中に字を打ち込むと後ろの字が消えてしまいます。
分かりにくいですが,
「これを修正します。」
という文章の「これを」と「修正します。」の間に「これから」という単語を入れたときに,その場所にカーソルを合わせて「これから」と打つと,
「これをこれからす。」
となってしまいます。
他の文書では平気です。
何か解決する方法があれば教えて下さい。

Aベストアンサー

入力モードが「挿入」(普通の入力)から、「上書き」になってしまっているのだと思われます。
キーボードに[Insert]というキーがあると思いますので、1度押してみてください。


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