No.2ベストアンサー
- 回答日時:
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
No.1
- 回答日時:
突き放すようで申し訳ありませんが、自分で勉強してこその卒論です。
相関係数に関しては、こちら。
田中敏・山際勇一郎 「ユーザーのための教育・心理統計と実験計画法」
重回帰分析に関しては、こちら。
山際勇一郎・田中敏 「ユーザーのための心理データの多変量解析法」
どちらも、実際に論文に書く際に、どの統計量を書けばいいのか、どういう風に書けばいいのか、まで解説してくれています。
がんばってくださいね。
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