No.1
- 回答日時:
まず、もっと記述統計をきちんとして、法則性を見ることです。
かりにノンパラのマンホイットニー検定で違いがでるとしたら、それは何によるものなのか? その本当の理由は何か? それはもっとシンプルに記述できるはずです。
そのとき線形回帰や他の統計モデルがつかえるはずです。
私には、ノンパラ使おうとしていること自体が、既に方向性として、間違っていると思います。
もっときちんと、グラフを書いたり、因子分析してみたり、クラスターやアソシエーション分析したりして、予想をたてる。そのためにはSPSSでは、出来ないこともあるでしょう。(追加パッケージは高いですからね)。だからExcelやRで出来ることを考えてください。
有意差信仰は捨ててくさい。帰無仮説を理解してない方ほど、この傾向が高い。帰無仮説のメカニズムをきちんと理解すること、つまり確率分布とかの話をきちんと数学を理解しているか?
あとは 行列です。行列の1次変換がちゃんとわかってないと、ベクトルとして見れないので、多変量解析はできません。多変量解析が使えないと、法則性も導けません。
たとえば、ファインマン物理学の力学とか 波動の内容で、どうやって規則性を導いてるか? 学ぶといいでしょう。光の屈折の法則等でも、最初はデータとってますよ。フェルマーの原理見つけないで、T検定使おうとしてるのが私には、いまの質問者さんのように思えます。
No.2ベストアンサー
- 回答日時:
親切な回答がたくさん来てうれしい限りですね。
どんな問題か聞きもしないでマンホイットニーを使うのが間違いと分かるなんてすごい神通力ですね。マンホイットニーは2群の代表値に差があるかを検定するものなので、それぞれの個体がどちらの群に属しているかを表す変数があるはずです。グループの指定にはその変数を入れて下さい。
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