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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><

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A 回答 (3件)

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。
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この回答へのお礼

再度の回答ありがとうございます。

すごく詳しく丁寧に教えてくださったので腑に落ちなかったところも疑問点も解決されました!

やらなくていいようなことまでやろうとして訳が分からなくなっていたんですね^^;

回答してくださったことに沿って、急いで書き上げようと思います^^

本当にありがとうございました。

お礼日時:2011/12/21 21:05

No.1の方がおっしゃるように、本来は、指導教授にお聞きになることですね。


ゼミの終了がいつかということも分かっているはずですから、それに応じた対応がとれるということも、大学4年生であれば、必要です。

それはともかく。

相関係数は、2つの量的変数の関係の強さを調べるものです。

ご質問の例でいえば、、対人恐怖尺度の得点と、自己開示尺度や、孤独感尺度との間の関連性のうむ、強さを調べるために用いることができます。

相関係数についても、相関=0かどうかを検定する「無相関の検定」を行うことができます。
これを通称、相関係数の有意性の検定と言っています。
ただし、データ数が多ければ、相関係数の値は低くとも、有意になりやすくなりますので、注意が必要です。
相関係数については、数値の大きさ自体で、どの程度の相関があるといえるかという目安があります。
この値は、多くの統計学の本に載っていますので、調べてください。

t検定は、例えば、このご研究でいえば、対人恐怖尺度の平均値について、男女差が認められるかどうかを調べる方法です。
自己開示尺度、孤独感尺度についても同様です。

以上、概略のみお示ししました。
後は、統計学の入門書などを参考にしてください。

なお、本来であれば、データをとる前に、研究目的に対して、どういう統計を行えば良いのか、どういう統計的手法を用いることができる鎌で、見通しを持っておくことが必要です。

以上、ご参考までに。
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この回答へのお礼

回答ありがとうございます。

本当に仰る通りです。
就活のほうにばかり気を取られて卒論を疎かにしていた自分を反省しています。

前の方が回答してくださったお話では、t検定は必須(というか、しないといい加減なものに見られがち)ということでしたが、私の今回の卒論では男女差を調べるためだけに利用すればいいのでしょうか?

また、手元にある参考書には、因子分析ですとか重回帰分析ですとか、色々な分析方法が載ってます。またさまざまな先行研究の論文でもプロマックス回転とか書いてあります。

とくに因子分析は参考書ではどの例でも最初に行っているようなのですが、これは必須なのでしょうか?
(授業で一度SPSSについて習った時にはやりませんでした)

何度も申し訳ありませんが、回答いただけると幸いです。

お礼日時:2011/12/21 13:49

t検定と相関分析は、両方行います。


t検定は実験の正確性を証明する為のものですから、
行っていないと「いい加減だな」と感じられます。

ただ、t検定は心理学の実験の場合には使えないこともしばしばです。
とりあえず、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。

P<0.05であり、相関がみられる場合 → 相関があるといえる
P>0.05であり、相関がみられる場合 → 相関がある可能性がある

になります。
男女差について調べたいのであれば、クロス集計を行ってください。
つまり、男女別に結果を単純集計・分析すること、1項目について男女の結果を比較することです。


…ていうか、教授、もう研究室におられないんですか??
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この回答へのお礼

回答ありがとうございます。

やはりt検定は必要なんですね。

「単純集計して結果の歪みをみる」というのは、標準偏差を求めるということでいいんでしょうか?
それともそれが相関分析のことでしょうか?

無知で申し訳ありません・・・><

教授は出張中のせいか連絡がつかない状態なんです;

お礼日時:2011/12/21 13:12

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Q質問紙の分析の仕方が分かりません。

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。

Aベストアンサー

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。

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...続きを読む

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。
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(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...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
2ページ目から始まる4つぐらい質問文を書いてそれを自由記述してもらうという形式ですが
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)
の作り方も教えて頂けると本当に助かります。
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

Q卒論 分析方法について

卒論の分析方法についてアドバイス下さい。

卒論で,大学生活の充実度(A)が就職(B)に及ぼす影響について調べています。(実際には違いますが,こんな感じです)
充実度が高いほど,就職率は良いという仮説です。
AとBの相関を出し,散布図を作るつもりですが,その先何をしたらいいのか分りません。

相関を出せ,分散分析しろと言われたら出来るようになりましたが,自分でどの分析方法を選べば良いのかわかりません。アドバイスお願いします。

Aベストアンサー

おそらく、次のようなことはできないと思います。
 
調査対象100人に、(大学生活の充実度自己評価7段階尺度での1つ選択=A)(就職内定したかどうかの二値選択自己申告=B)を調査して、AとBをベースにした、B=f(A)(例 B=α・A+β:αとβは定数)のような相関を求める
 
仮に、名義尺度であるBを1,2のように間隔尺度に置き換えてしまえば、散布図に描いて相関係数B=f(A)(例 B=α・A+β:αとβは定数)を計算させることは可能ですが、意味はないでしょう。
 
http://psy.isc.chubu.ac.jp/~oshiolab/teaching_folder/datakaiseki_folder/02_folder/da02_01.html
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/mb-arc/arc015/048.html
http://www.geisya.or.jp/~mwm48961/math3/bunseki_reason.htm
 
『充実度が高いほど,就職率は良いという仮説』を示すのであれば、クロス集計するか、『B(内定を得た、内定を得ていないor就職活動していない)の2群で、A(大学生活の充実度自己評価7段階尺度の分布)に違いがあるのかを観たらいかがでしょうか。
http://www.stat.go.jp/howto/lecture3/02.htm
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Soukan/nominal.html
 
統計手法を勉強していない場合には、色々な手法をただ適用してもでて来た結果の意味がわからないと思います。 卒論をそうしたことをメインにつくると失敗するのではないかと思います。卒論であれば、統計手法にこだわらず、調査内容、データ収集の点で工夫をしてはどうでしょうか。 5段階or7段階の自己申告で回答してもらうとしても、「大学生活の充実度」のような何を指しているのかが不明な項目ではなくて、バイトの回数、バイトの稼ぎ、サークル活動の回数、大学時代の旅行回数、熱心に取り組めた科目の有無やその取り組み、恋人とのエンジョイ、友人とのエンジョイ、身体の健康状態、住居が親元か、高校に比較した場合の大学の充実度倍率、周りの学友と比較した場合の実力レベルの自己認識など、その調査対象者の多面的なものを調査して、それらを比較しながら、何かを気付くようなことをした方が、統計分析の高度な手法を試みるよりも、それなりの卒論になるのではないでしょうか。
相関とか、信頼水準、仮説検定、分散分析、因子分析などのこと、さらに因果関係の説明をしようとするのは、統計手法をそれなりにマスターしていれば良いですが、現状では避けた方が無難だと思います。

おそらく、次のようなことはできないと思います。
 
調査対象100人に、(大学生活の充実度自己評価7段階尺度での1つ選択=A)(就職内定したかどうかの二値選択自己申告=B)を調査して、AとBをベースにした、B=f(A)(例 B=α・A+β:αとβは定数)のような相関を求める
 
仮に、名義尺度であるBを1,2のように間隔尺度に置き換えてしまえば、散布図に描いて相関係数B=f(A)(例 B=α・A+β:αとβは定数)を計算させることは可能ですが、意味はないでしょう。
 
http://psy.isc.chubu.ac.jp/~oshiolab/teachin...続きを読む

Q卒業論文のアンケートの数について

卒業論文でアンケートを実施しようと考えています。
各々の内容等で変わってくるのは重々承知なのですが、どの程度の数を集めてよいのか全く検討もつきません。

ネットでも書籍でも「アンケート」「統計」を検索しても初心者には少々難解なものしか出てこないので、わかりやすい書籍やHPがありましたら教えていただけないでしょうか。

よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

「自由記述を自分なりに解釈して数行に文章としてまとめ」ということは自由記述式の質問紙を実施して,その回答を基に新たな質問項目を作り出そうとしているわけですか(つまり下処理として自由記述を行うということ)?

もしそうなら,せいぜい20人分,多くても40人は必要ないでしょう。ただしその場合,自由記述の設問が12個もあるといくら大学内であっても,回答者が嫌になってまともな回答が得られないことが多くなってくる恐れがあります。何回かに分けて実施した方が安全かもしれません。

そうではなくて12個の自由記述の回答をそのままデータとして扱うのなら,差し支えない程度の(もう少し詳細な)説明をしていただくと何か参考ほどの回答はできるかもしれませんが、、、

Q卒業論文について

心理学系の学科に通う、大学3年生の者です。

このあいだゼミで卒業論文についてやるので、来週までに扱いたいテーマを用意してこいと突然言われ、どうしたらよいのか全くわからず途方に暮れています。
恋愛に関するものでやりたいな、と、漠然と考えてはいたものの、
いざテーマとして絞ろうとすると、一つに絞れず悩んでいます。

そこで質問なのですが、卒論のテーマはどのように絞っていくのですか?
また、私は、自分の問題にも絡められることを扱いたいのですが、そういったものでも良いのかどうか、また、どうやって調べていったら良いのか全くわかりません。。

ゼミの先生は良くいえばとて自由にやらせてくださる先生で、普段のゼミではとても自由に発表をさせてくださってとてもやりやすいのですが、大学の教授ではなく、精神科の先生が講師として来てくださっているので、卒論などの書き方については何も仰ってはくれません。
私が知らないだけなのでしょうか。。

勝手なお願いで申し訳ないのですが、アドバイスを宜しくお願いします。。

Aベストアンサー

 社会心理学を専攻している大学院生です。

 僕が大学3年のときも、やっぱり同じような状況でした(^^; 社会心理学の領域でも何人か先生がいらっしゃいましたので、先生方の研究室に伺って、こんなテーマでやりたいっていうことを話していたのですが、突然「もうちょっと詳しいのを文章で書いてまとめてきて!」など言われて非常に焦ったり・・・。
 ひとまず、第1回目でしたら、漠然とでもよいと思いますし、テーマはいくつか持っていってもよいと思います。同じような回答をされている方もいますが、最終的には今回出すテーマとは違ったことを卒論としてまとめる可能性もあると思います。いろいろと調べていくうちに、もうちょっと違うことをやりたいといった風に興味が変わることもありますしね。

 さて、テーマの決め方についてですが、在り来たりといえばそうですが、大きく分けて、トップダウンに決める方法とボトムアップに決める方法があります。
 トップダウンに決めるとは、興味のある出来るだけ抽象度の高い概念から段々卒論でやれるレベルの具体的なテーマへと絞り込んでいく方法です。例えば、「人間についてやりたい」→人間について何を?→「対人関係についてやりたい」→対人関係の何を?→「恋愛関係についてやりたい」→恋愛関係の何を?→「恋愛関係における感情についてやりたい」→恋愛関係における感情の何を?・・・・・・・といった風に絞り込んでいきます。
 このやり方でやると、ある程度具体的になってきてから(例えば、対人関係についてやりたいというくらい)、先行研究を調べてその中で自分の興味に似通った研究を探すということができます。
 次にボトムアップに決めるという方法ですが、これは自分の体験や日常生活で感じることのような、最も具体的なところから始めて、卒論のテーマとして認められる程度の抽象性を持たせるというやり方です。簡単に言えば、トップダウンの逆ですね。こっちの方が具体的に研究を進めやすいという利点はありますが、先行研究を調べると、ほとんど同じような研究が以前されていた!!!なんてことも時々あります。同じ研究がないかどうかしっかり調べないと、後で泣きをみます^^;

 この2つの思考の流れを参考にして、がんばって絞り込んでみて下さい。

 なお、恋愛研究をするならば、是非読んでおいた方がいい文献がありますので、載せておきます。

松井豊 1993 恋ごころの科学 セレクション社会心理学-12 サイエンス社

 少し古いですが、恋愛研究の第一人者(元・・・?、最近は災害について研究しておられます)の書いた文献です。これまでの恋愛研究の概要を分かりやすくまとめてあり、学部生でも十分読めるレベルですので、是非読んでみて下さい。

 また、日本心理学会や日本教育心理学会の大会発表論文集を見ると、最近は恋愛についての研究が非常に増えています。それらを参考にしてみるのもよいと思いますし、国立国会図書館の雑誌記事検索で「恋愛」のキーワードで検索しても、非常に多くの研究がヒットします。何本か読めば、最近の恋愛研究がどうなっているのかも分かると思います。

 がんばってくださいね^^

 社会心理学を専攻している大学院生です。

 僕が大学3年のときも、やっぱり同じような状況でした(^^; 社会心理学の領域でも何人か先生がいらっしゃいましたので、先生方の研究室に伺って、こんなテーマでやりたいっていうことを話していたのですが、突然「もうちょっと詳しいのを文章で書いてまとめてきて!」など言われて非常に焦ったり・・・。
 ひとまず、第1回目でしたら、漠然とでもよいと思いますし、テーマはいくつか持っていってもよいと思います。同じような回答をされている方もいますが、最...続きを読む

QWord(ワード)でアンケートの解答を作成するには?

今、卒論でアンケートを作成しています。ワードを上で、数字で5段階の解答を作りたいんですが、良い方法が分かりません。オートシェイプで線を引いて作ってみましたが、見た目が悪く、アンケートに載せれるものではありませんでした。

作りたい解答は、横線の上に5本の垂直線を等間隔に並べ、その上に数字、文字が書かれているものです。

何か良い方法、またはソフトなどあれば教えてください。よろしくお願いします。

Aベストアンサー

「けいせん」と入力して変換すると、いろいろな線分が出てきます。
それらを使うと下記のようなものが描けますので、それを利用するとというのはいかがでしょうか。
(下記のものをコピーしても使えます)

├──┼──┼──┼──┤

おそらくこのようなものを考えていらっしゃると思うのですが…
全然違ったらごめんなさい。

Qパス解析

パス解析って、どういった分析なのですか?SPSSでも出来るものなのですか?私は論文でパス解析の結果の図しか見たことないので、どういったものなのか知りたいです。今のところの私のパス解析による分析に対する結果の解釈方法は、重回帰分析の繰り返しを行っているといった感じです。ただ、実際にSPSSなどを使って重回帰分析を繰り返しやっていると、場合によっては恐ろしく手間がかかると思いますので、専用のソフト(フリーを含む)などで出来るものはないのかと思っています。宜しくお願いします。

Aベストアンサー

こんにちは.
パス解析については詳しくないのですが,論文などを読んだ感じでは少しばかり,この解析法については混乱があるような気がします.

パス解析とは,質問者さんが見たことがある「パス図」として表示することを最終目標とした図と考えるのが混乱が少ないような気がします.
パスというのは,ある変数とある変数との間の関連性の経路(pass)のことですね.その意味では変数と変数との関連性を示している解析法はパス解析となりますが,複数のパスを描く必要がある……その場合を特別にパス解析と呼ぶのが通例のような気がします.複数のパスを描くとは,すなわち複数の変数の関係性を調べる訳なので,多くの多変量解析は図的表現をすれば,パス解析と呼ぶことができると思われます.
その意味では,パス解析とは特定の統計手法を指すのではなく,ある意味では多変量解析の別名と考えると混乱が少なくなるのではないか,と思います.

しかし,もう少し限定的な意味で「パス解析」とは次の二種類があるようです.

・単純な重回帰分析の繰り返しによるパス解析
・共分散構造分析によるパス解析

昔はパス解析といえば「単純な重回帰分析の繰り返し」を意味したようです.少なくともパス解析の開発初期においてはその意味で使われていたように思われます.しかし重回帰分析は潜在変数(因子)を扱うことができないなどの欠点がありました.
そして最近流行になっている共分散構造分析では,因子を扱いながら重回帰分析のような影響性の関係を調べることができるようになり,より優れたパス図の作成をすることができます.

このような流れがあるようなので,パス解析という言葉の意味である「変数と変数の間の経路を解析する」を厳密に考えるならば,昔のような「単純な重回帰分析の繰り返し」だけでなくなり,現在のような「共分散構造分析」によるパス解析も含めるのが当然となります.

さて,具体的にパス解析をどのように実行すればよいかですが,ようするにパスをかけるのならばよいわけですから,No1さんが仰られているようにSPSSの「重回帰分析」を繰り返して使うというものでもかけますし,また,SPSSのアドインソフト(単独でも使えますが)である「Amos」というソフトを使って「共分散構造分析」を使ってパス解析をすることもできます.
なお,SPSSで「重回帰分析の単純な繰り返し」法では,確かに大変ですが,共分散構造分析が普及していなかった時代は,大変であろうがとにかくやるしかなかったわけです.そして手計算に比べれば手間がかかるといってもたかがしれているわけです.研究者は自分の持つデータに対する分析はいろいろと,それこそうんざりするぐらい分析を行いますのであまり手間をかけるという発想はないのではないか,と思います.
しかし,どうしてもいっぺんにやりたいというのであれば,Amosなどの共分散構造分析ソフトを使うようになります.現在では「単純な重回帰分析の繰り返し」の専門ソフトに対する需要は少ないと思うので開発されていないのでは,と思います(この辺はおもいっきり自信なし).

こんにちは.
パス解析については詳しくないのですが,論文などを読んだ感じでは少しばかり,この解析法については混乱があるような気がします.

パス解析とは,質問者さんが見たことがある「パス図」として表示することを最終目標とした図と考えるのが混乱が少ないような気がします.
パスというのは,ある変数とある変数との間の関連性の経路(pass)のことですね.その意味では変数と変数との関連性を示している解析法はパス解析となりますが,複数のパスを描く必要がある……その場合を特別にパス解析と呼...続きを読む


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