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 ある病院での入院患者様がどのようなストレスを感じているかをアンケート調査し、論文を書いています。アンケートは5段階評価(5-ストレスを強くかんじている 3-どちらでもない 1ーストレスをかんじていない)でしました。集計は質問ごとに数値を合計し、その平均値をだしました。平均値の結果は3.0~2.0の間になりました。  
 この結果は入院患者は「ストレスをあまり感じていない」という解釈になるのでしょうか? 入院患者様はある程度、ストレスを感じていることを前提にして論文を書き始めてしまったため、論文そのものの意味がなくなってしまいそうです。
 アンケート調査ででた数値を単純に合計し、その平均値をだすやり方がよくないのでしょうか? また、どういう分析方法で行うのが妥当なのでしょうか? 何卒、ご教示ください。

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A 回答 (7件)

ANo.6と同意見です。

ご質問のケースは、調査の手順を間違えていますね。

調査をするには、

1 調査によって何を知りたいのかを明らかにする
2 それを知るために、どういう分析をすべきか検討する
3 その分析をするために、だれを対象にどんな質問をすべきか決定する

ということを事前にやっておくのが鉄則です。回答が返ってきてから分析手法を考えるのでは、順序が逆です(事後的に有用な分析手法を思いつくこともなくはないが、王道でない)。
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仮説を立てたなら、それを立証するために、どういう調査が必要かがわかるはずです。

もし、調査したのが質問文に書かれている情報しかないのだとしたら、全く意味のない調査だと思います。そこから何を読み取るも何もないと思います。

仮説を立てたなら、それを立証するためにさまざまなアンケートの企画調査が必要となるはずです。アンケートをとる際の患者さんの環境も大切な情報でしょう。
例えば、質問文のような5段階でアンケート調査するにしても
・どんな病棟の患者さんか
・何の病気で入院しているのか
・入院期間はどれくらいなのか
・年齢はいくつなのか
・病歴はあるのか
・どのドクターが主治医なのか
・ご飯はおいしいか?(私の祖母はここが不満で食生活で入院中ストレスを感じていました)
などのような情報も必要かと思います。それは質問者さんがどういう仮説を立てたかで必要な情報は違ってくるとは思います。

もっと患者目線で議論するならなぜそのような評価をしたのかを書いてもらうことも必要かと思います。

仮説に基づいてデータを集め、それを自分なりに分析して(別に数学的でなくても全くよいと思います。人間の心理的な分析と数学的な分析はなかなか相容れないような気がします。まずは大局を見る目的なら、○%の人がストレスを感じていないとか大雑把な議論をして一応の結論を導き出してもいいとは思いますが。。)、結果を仮説と比較しながら考察し、なんらかの結論を導き出すと意味のある論文になるのではないでしょうか。

>アンケート調査ででた数値を単純に合計し、その平均値をだすやり方がよくないのでしょうか? 
このように質問者さんが感じている時点であまり意味がないと思います。ものはやりようで自分の都合のよいようにデータを使い、ある結論に強引に持っていくというのも一つの手ではありますが。あまりお勧めしません。

>この結果は入院患者は「ストレスをあまり感じていない」という解釈になるのでしょうか?
大雑把に言えばそうかもしれませんが、意味があると思いますか?4や5の患者さんはほとんどいないのですか。なにを目的に調査しているのかもう一度お考えになったほうがいいのではないでしょうか。

>ストレスを感じていることを前提にして論文を書き始めてしまったため、論文そのものの意味がなくな>ってしまいそうです。
むしろ仮説と違うほうが意味があると思うのですが。なぜ仮説と違ったかの考察をしっかりすればよい論文になると思います。

ご参考までに。
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こんばんわ。


他の方も言われているとおり、平均値だけでは分析する要素としては不十分ですよね。

もちろん、ほぼすべての人が強いストレスを感じているような場合であれば、
平均値にも現れてきます。

「レーダーチャート」という回答がありましたが、
もっと単純に「ヒストグラム」で人数分布を考えるのもよいかと思います。
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 調査した数値が予測と違った場合、再検証するのは当然ですが、数値を事実として受け入れる事も必要です。



 平均の出し方ですが、私は疑問を持ちます。
 例えば10人のアンケート結果が「1」の人が5人、「5」の人が5人いたとします。平均すれば「3」です。
 「3」の人が10人でも平均すれば「3」です。
 この結果は同じと言えるでしょうか。
 算術平均で結論が出せるほど簡単な問題ではないと思います。

 アンケートの設問がわかりませんから外している可能性もありますが、私が入院した時はストレスを感じる余裕はありませんでした。痛くて苦しくて辛いのですから、それ自体が大きな苦痛でストレスです。
 主観的な回答ですから、人それぞれに基準も違いますから傾向を見る程度に考えた方が良いような記がします。
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5段階評価は意味が有りません。


子供から高齢者まで意味不明です。
何のためにアンケートを取るのかもう一度考えてみて下さい。
ストレスを数値化するには、発汗量等を測定するのが良いのでは。
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アンケートは5段階評価



   「3-どちらでもない」

この解答項目が問題になります!

アンケート調査に真面目に答えていたとしても

迷えば 「3」を選びます。

分析以前に標本(データ)の収集方法になにか

考えないといけない。

人の感情を数値化データーかするのは非常に難しいことだと思いますし、

アンケート調査の結果も調査の方法によっては信用しません。

「ストレスを感じていることを前提にして論文を書き始めてしまったため、論文そのものの意味がなくなってしまいそうです。」

調査に問題があった。これらのデーターは信憑性がない。アンケートの項目の見直しが必要で、

再調査も考慮しなければならない。

過程、結果が悪くても問題点を洗い出し、

次回の分析を行う際に、改善、注意しなければならない

ことを結びにするのもありではないでしょうか?
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アンケートの中身の問題だろうと思います。



質問の内容をカテゴリ分けして考えなければ意味のないアンケートになってしまいますよ。
ですので平均値なんて意味を持ちません。

  レーダーチャート

作ってみてはいかがでしょう。
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Q5段階評価の分析法

はじめまして。5段階評価(非常に多い・やや多い・普通・やや少ない・非常に少ないのような…)の分析方法を教えてもらいたいと思っております。
一応、アンケートをとりましたが、その結果からどのようにして意味のあるデータを取り出せるかがよくわかりません。
やさしくて詳しい説明よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

> 1.アンケートをとる時、目的のページに辿れなかった人々よりは
> その部分に関してはアンケートがとれなかったため、
> 仕方なくその部分は生データとして「0」を使用し因子分析にかけました。
> が、その部分を「0」でなく空白で処理し再び分析にかけてみたら、結果が違って出ました。
> どっちをとれば、いいでしょか?

5段階評価で1~5と数値を振っているのでしょうか?
だとしたら0を入れたら平均からして下がってしまいますよね。
欠損値(空白)として扱うか、
それでデータが極端に少なくなってしまう場合は平均値で代用するか、
どちらかの方法が使われることが多いですよ。

> 2.何とかして因子分析で3つのウェブページに対する印象というか評価が得られました。
> この後、どう進めば良いのかアドバイスをお願いいたします。

ん?因子が得られたことだけでは満足できないということでしょうか?
この後どう進むのかは何をしたいのかによります。
研究論文などでなければ、因子分析のみで終了されても十分だと思います。

何故お知り合いはどの辺りでカイ二乗検定をおすすめされているのか
本人に直接聞いた方が早いような気がしますね・・。
ちなみにカイ二乗検定は質的データ同士の関係性を探るもので
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> 1.アンケートをとる時、目的のページに辿れなかった人々よりは
> その部分に関してはアンケートがとれなかったため、
> 仕方なくその部分は生データとして「0」を使用し因子分析にかけました。
> が、その部分を「0」でなく空白で処理し再び分析にかけてみたら、結果が違って出ました。
> どっちをとれば、いいでしょか?

5段階評価で1~5と数値を振っているのでしょうか?
だとしたら0を入れたら平均からして下がってしまいますよね。
欠損値(空白)として扱うか、
それでデータが極端に少なく...続きを読む

Qアンケート分析に方法について

アンケートの分析について質問です。
アンケートを実施して今、分析をしているのですが
4段階回答方法①大変良い②良い③悪い④大変悪い
評価点方法について
ア)①を5点②を3点③を-3点④-5点の加点方式で平均点数を出す方法と
イ)①を5点②を4点③を2点④を1点とする加点方式で平均点数を出す方法を考えているのですが

質問としては
ア)・イ)それぞれ評価方法に名前(○○評価とか)がるのでしょうか?
よく相対評価とか絶対評価とか聞きますが?

ア)・イ)どちらの評価方法がベストなのでしょうか?
また、その理由も教えてください。
宜しくご教示お願い致します。

Aベストアンサー

選択肢に「重み(ウエイト)」をつけて平均を出す方法を「加重平均」と言いますが、このケースはあえて名前を付けるとしたら、「4段階評価スケール法」という感じかも知れません。
2つの方法が示されていますが、両方ともダメです。
普通、重みを付けるときは隣り合う選択肢と同じ間隔で重みをつけなければいけませんが、イロともに、②良い③悪いの間が等間隔になっていません。
回答者が「良い」と答える意識と、「悪い」と答える意識の、その差をスケール化して平均を出すのですから、その隔たりが大きすぎるとデータが歪む可能性が出ます。
あえて付けるなら、①を2点②を1点③を-1点④-2点とした方がシンプルです。

もしくは、質問の内容にもよりますが、4段階ではなくて5段階にした方が重みのつけ方もシンプルにできます。
例えば、「①大変良い②良い③普通④悪い⑤大変悪い」とすれば、5、4、3、2、1としたり、+2、+1、±0、-1、-2という重みを与えることが出来ます。

>よく相対評価とか絶対評価とか聞きますが?
これは全く観点が違います。
相対評価は、例えばAとBの2つの比較するものがあって、それぞれを比較して“どちらがいいか、悪いか”などを評価するものです。
①Aが非常に良い②Aがやや良い③Bがややよい④Bが非常に良い・・・というような聞き方です。
絶対評価はAとBそれぞれにおいて、“いいか悪いか”を評価するものです。
分析の際は、Aの絶対評価、Bの絶対評価をしてから、見比べて分析、そして相対評価をして分析・・・という流れです。

選択肢に「重み(ウエイト)」をつけて平均を出す方法を「加重平均」と言いますが、このケースはあえて名前を付けるとしたら、「4段階評価スケール法」という感じかも知れません。
2つの方法が示されていますが、両方ともダメです。
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Q統計学詳しい方、アンケート集計方法について教えてください。

ゼミの資料を作成せねばならないのですが、
どういう集計をしたら信頼性が高まるのかお知恵を貸してください。

例えば、
下記のようにシャンプーについてのアンケートを実施し、
シャンプーの満足度ランキングを作成したいと思います。

【質問】
(1)「ツバキ」をお使いの方に質問です。
選択肢1|大変良い
選択肢2|良い
選択肢3|普通
選択肢4|悪い
選択肢5|大変良くない

(2)「ラックス」をお使いの方に質問です。
選択肢1|大変良い
選択肢2|良い
選択肢3|普通
選択肢4|悪い
選択肢5|大変良くない

(3)「アジエンス」をお使いの方に質問です。
選択肢1|大変良い
選択肢2|良い
選択肢3|普通
選択肢4|悪い
選択肢5|大変悪い

(4)「SALA」をお使いの方に質問です。
選択肢1|大変良い
選択肢2|良い
選択肢3|普通
選択肢4|悪い
選択肢5|大変悪い

(5)「メリット」をお使いの方に質問です。
選択肢1|大変良い
選択肢2|良い
選択肢3|普通
選択肢4|悪い
選択肢5|大変悪い


----------------------------------------------------
【仮定】
項目1の回答数は50、
項目2の回答数は60、
項目3の回答数は1
項目4の回答数は20、
項目5の回答数は10、
----------------------------------------------------

現在このように考えています。↓

手順1.
大変良い=5点、良い=4点、普通=3点、悪い=2点、大変悪い=1点
として、全回答に点数をつけます。
項目毎の点数をだします。

手順2.
項目毎の点数を項目毎の回答数で割ります。

手順3.
項目3は回答数が、全回答数の1%に満たない為
集計結果に含めない。

どのような手順を追加すれば良いか、またはこの手順はいらないなど
教えていただければと思います。よろしくお願いいたします。

ゼミの資料を作成せねばならないのですが、
どういう集計をしたら信頼性が高まるのかお知恵を貸してください。

例えば、
下記のようにシャンプーについてのアンケートを実施し、
シャンプーの満足度ランキングを作成したいと思います。

【質問】
(1)「ツバキ」をお使いの方に質問です。
選択肢1|大変良い
選択肢2|良い
選択肢3|普通
選択肢4|悪い
選択肢5|大変良くない

(2)「ラックス」をお使いの方に質問です。
選択肢1|大変良い
選択肢2|良い
選択肢3|普通
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Aベストアンサー

看護師です。研究の勉強をしています。

評価の尺度が5段階ですね。これが等間隔で点数がつけられているとして結構強引に数量データとみなします。

5群を一元配置分散分析するれば、母平均に関して差があるかどうかを調べることができます。さらに、多重比較も行えばどの組み合わせで母平均に有意差があるかを検定できます。

手順に関しては、1までしか正しくありません。

2で項目毎に平均を出すのはいいのですが、標本の平均だけで差をみても意味がありません。
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全数調査をしたときと同じことが危険率つきで確率的に言えるのです。

ところで、サンプルサイズですが、何人に調査するのでしょうか?その1%に満たないと集計に含めないというのは考えが違います。

Q五段階評価での有意差の求め方とグラフの偏差

こんばんわ

たとえばですが、50人に使用前と使用後の感想を
5段階(5、とても思う、4思う・・1全く思わない)評価という
アンケートの集計をやるとします。

この場合有意差を求めるとき、エクセルで
「t検定:一対の標本による平均の検定」を使用すると思うのですが、
結果がすべての項目において有意確率が低すぎ(0.00007とか・・)て
この方法であっているか不安です。

入力する数値が決まっている五段階評価で、
有意差を求めるときは、このデータ分析で合っていますでしょうか。

また、この集計の結果の平均値をグラフにするとき、
誤差?(添付参照)を入れたいのですが、五段階評価だと、
5と答える人もいれば、1と答える人もいます。この場合、
Y誤差範囲を自分で指定して入れることになると思いますが、
この数値はどうやって求めればよいでしょうか?

よろしくお願いいたしますm(_ _)m

Aベストアンサー

マイクロソフトのプログラムで悩むのは無意味です。
いろいろと変な前提条件をつけています。

設問の仕方について、余程気をつけることが必要です。
自分で良く考える事が大切でしょう。

Qアンケート結果を集計するのにどの検定方法を使えばいいの

教えてください。研究に使用したいのですが、150名程度のアンケート結果と20名のアンケートの比較方法を教えてください。
去年と今年のアンケート結果を集計・比較分析するのにどの検定方法を使用したらよいのかわかりません・・・。
(1)150名程度のアンケート結果による昨年と今年の比較。回答項目は「できていない・あまり出来ていない・まあまあできている・できている」の4項目です。
さらに・・・
(2)今年度の(1)の結果と20名程度のアンケート結果の比較を行うにはどうしたらよいか
統計は全くの素人です。独学で頑張ってみたのですが・・言葉がわからず・・。どうかよろしくお願い致します。

Aベストアンサー

> 去年と今年のアンケート結果を集計・比較分析するのにどの検定方法を使用したらよいのかわかりません・・・。

本来、検定方法はアンケートを実施する前に決めておくべきものです。

(1) 「できていない・あまり出来ていない・まあまあできている・できている」をそれぞれ1~4に置き換えてMann-WhitneyのU検定を行うのが良いと思います。
検定方法は参考URLをご覧ください。

(2) 検定方法は(1)と同じでいいのですが、今年度の(1)の結果を使って2回検定することになるので、検定の多重性が問題となります。
場合によっては、多重比較をする必要があります。
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%89%E6%84%8F#.E5.A4.9A.E9.87.8D.E6.AF.94.E8.BC.83

参考URL:http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/U-test.html

Qアンケートの集計分析の基礎(無回答の扱い、標本数など)

統計はズブの素人です。施設利用者の満足度アンケート調査をしました。集計分析について下記2点後教授お願い申し上げます。


【1】空欄・無回答の扱い?
   例えば、「あなたは○○に満足しましたか?」という設問の解答は<5:とても満足>~<1:とても不満>までの5段階での回答となっております。
   このとき、集計及びグラフ作成において、度数による棒グラフ(1は10件、2は30件、、、、)と、%による円グラフの表現がわかりやすいと考えております。
   その場合に、無回答の項目も入れるのでしょうか? 
   それてもアンケートにおいて、無回答の取り扱いは、設問の種類(単一回答か、複数科回答か、自由記載か)や内容(「利用が初めてか?」など無回答が理論的にあり得ない場合と、満足度の5段階評価のケースのように無回答が「5段階の評価では回答できない(-1だ!)」というようなことが推測できる場合、などにより対応を考えるべきなのでしょうか? 

【2】標本数について 
 施設は医療施設です。母集団は1年間の利用者数を考えるべきでしょうか? それとも一ヶ月あたりの利用者数(ほとんどの利用者が1ヶ月に一度は施設を利用すると推測できる)を想定するべきでしょうか?
 その母集団の数値(はじき出すことが可能です)を基に、信頼度とか誤差とかといった数値も出すものでしょうか? これら含めて、アンケート報告書に記載すべき基礎的なことと及び常識・慣例的なことを教えて下しさい。アンケートの結果報告書は、主に施設の管理者に対するレベル(公表が必要と判断されれば、利用者にも公開する)とお考え下さい。

 どうかよろしくお願い申し上げます。
  

統計はズブの素人です。施設利用者の満足度アンケート調査をしました。集計分析について下記2点後教授お願い申し上げます。


【1】空欄・無回答の扱い?
   例えば、「あなたは○○に満足しましたか?」という設問の解答は<5:とても満足>~<1:とても不満>までの5段階での回答となっております。
   このとき、集計及びグラフ作成において、度数による棒グラフ(1は10件、2は30件、、、、)と、%による円グラフの表現がわかりやすいと考えております。
   その場合に、無回答の項...続きを読む

Aベストアンサー

No.2で回答した者です、補足を拝見いたしました。

>利用者全体としてどのような傾向があるか
に注目している事と、設問が一つずつ独立している(らしい)という事から、「設問ごとに有効回答のみで統計、ただし無回答の人数もしくは割合も隅っこに記録しておく」というやり方が私の肌には合っていますね。

No.3様への補足中「無回答も含めるのが客観的?」に対しては、No.5様の回答「無回答は質問紙の不備だろう」と私も思います。

ところで、無回答にばかり目がいってしまったので別の観点から。
→データの信頼性、すなわち「施設利用者がへそを曲げて回答したとは言えない根拠」はとれていますか?
例えば、心の底から満足して「満足」に○をつけるのと、「何かよく分からんけれど面倒だから全部『満足』に○つけちゃえ」とは違うものと見なすべきだと思うのですが、その点はOKですか?

ってなことを考えると、そんなに無回答にこだわる意味は無いんですよ。

Q標準偏差の出し方

アンケート結果のデータ分析をしているんですが、回答のばらつきを標準偏差(数値が高いほどばらつきが高い)で表すことができるようなんですが、出し方がよくわかりません。
以下のような場合、どのように標準偏差を出したらいいのでしょうか。
エクセルでの出し方をご存知の方がいらっしゃいましたら、ご教示ください。
よろしくお願いします。

例)
アンケートの回答の仕方:1番~5番で回答。
1と回答した人:9名
2と回答した人:17名
3と回答した人:3名
4と回答した人:2名
5と回答した人:2名

Aベストアンサー

1.まず、このように回答を集計してしまっては駄目です。元データそのものを使って分析をする習慣を付けてください。
33人分のデータですから、A列に氏名をいれ、B列に回答を入力します。
A列  B列(アンケートの回答)
太郎  1
次郎  2
三郎  4
花子  2


以下33番目の人まで。
で、後は、stdev関数を使うだけです。上記の場合で言うと、
STDEV(B1:b33) と入力すれば、標準偏差は出ます。同様に、
c列に別のアンケートの集計を入力してやれば、個々の
アンケートの標準偏差は出ます。

2.さて、このような質問を出すということは学部生ですね。
一応、忠告をしておきますが、この種のアンケート
の回答(これを順序尺度または質的変数と言います)
に標準偏差を適用することは意味がありません。
間違いとは言いませんが、無意味です。
アンケート回答データの分散を「敢えて」調べる場合は
KirkのDを使います

>回答のばらつきを数値化して示すために、よく使われている手法
まぁ、確かにそういう論文が(私の分野でも)あることは事実です。

統計手法は、よく誤用されます。書く方も読む方も統計の
素人ですから(私は、教育関係の研究者)、よく分から
ないまま、何となく納得してしまうのです。
これは、私達の分野でもよくある話で、専門の統計学の
先生から笑われたりします。
例えば、t検定をやっているのに、分布の正規性を
確認していない、とかね。

3.どんな本でも良いですから、統計の基本が書いてある本を
まず読んでください。どんな本でも、こうした順序尺度
に、「標準偏差を用いることが普通」、などと書いてあるはずが
ありません。
最初の方に書いてあるはずですから、立ち読みでも結構。
利用する手法は
基本統計量
クロス集計
χ2乗検定
その上で、モデル化をして、乖離係数を出すのが普通でしょう。

1.まず、このように回答を集計してしまっては駄目です。元データそのものを使って分析をする習慣を付けてください。
33人分のデータですから、A列に氏名をいれ、B列に回答を入力します。
A列  B列(アンケートの回答)
太郎  1
次郎  2
三郎  4
花子  2


以下33番目の人まで。
で、後は、stdev関数を使うだけです。上記の場合で言うと、
STDEV(B1:b33) と入力すれば、標準偏差は出ます。同様に、
c列に別のアンケートの集計を入力してやれば、個々の
アンケートの標準偏差は...続きを読む

Qアンケート結果の有意差の求め方について

ある事業の事前・事後で,30人程度に30ぐらいの質問をし,6段階(とてもよくあてはまる~まったくあてはまらない)で回答を得る予定です。そのときの得点差(平均)に有意差があるかどうかを知りたいのですが,どのような分析法があるのでしょうか?

Aベストアンサー

事前・事後データは差をとって、その差の値についてt検定(独立1標本の平均値の検定)を行えばよいのです。いわゆる「対応のあるt検定」というのが、このことです。

Q世論調査での「どちらとも言えない」って何なの?

例えば、
TPP交渉に参加すべきか、という質問で、「するべき」や「するべきでない」よりも「どちらとも言えない」のほうが多いとう調査結果をよく見るけど、これって2択の質問でしょ?なんで「どちらとも言えない」とかいう答えがあるの?しかもそれが最も多いとは(-_-;)

要するに、その質問について知識がなくて判断できないということですよね?
(1)そうである
(2)そうではない
(3)どちらとも言えない
以上の3つの中から選んで教えてください。
(^o^)/

Aベストアンサー

少なくとも私はそうではない。TPPが賛否両論あるので、どちらも詳細に分析した結果として「どちらとも言えない」のである。
冷静に考えれば、賛否される様な案を推進してしまう方がどうかしてる。
世論調査の「どちらとも言えない」の方が数として多いのであれば、その意見こそ民主主義的に尊重するべきだろう。

そもそもTPPの主題は関税撤廃にあるのだからTPPに加盟しなくとも、日本の関税を撤廃してしまえば、政府のやりたいことは半分くらい叶う筈だと思う。
先進国なのだから率先して関税を撤廃するくらいしてもいい筈だし、後進国相手に中立を演じても滑稽なだけ。
アメリカに対してのみ関税を維持して、TPPとは別件で交渉し始めた方が効率的ではないかと。
つまり、TPPには反対って事ですね。意見が今変わりました。

玄関のインタホーンが鳴ってから来るセールストークなんて、ろくなもんじゃない。全てが詐欺的。
だから交渉を提案してきたアメリカが有利になる様に上手く策略されてると思うのが自然。

仮に日本がGDPが自分よりも低い国に対して関税を撤廃するフェアプレイをするなら、アメリカは経済社会的に悪になるだろうから、アメリカも関税を撤廃していかないと世界に示しがつかない。
アメリカがもし後進国に対して関税を撤廃したなら、ある意味、アメリカは日本の言いなり。
ここぞとばかりにアメリカに対しての関税を撤廃したならアメリカも追従して関税を撤廃してくるだろう。

もしアメリカが関税を撤廃しないとしたら、日本人はアメリカ人を軽蔑視し、できるだけ国内生産物を消費したりする者が現れるだろうから、結果的にアメリカの国内景気が悪化する。米政府の税収も減るだろう。

誰に主導権があるのか真剣に考える必要があるかもしれない。
TPPを求めてるのは日本ではなく、日本以外の国であるから、その弱みにつけ込めば良いという事だと思うね。

少なくとも私はそうではない。TPPが賛否両論あるので、どちらも詳細に分析した結果として「どちらとも言えない」のである。
冷静に考えれば、賛否される様な案を推進してしまう方がどうかしてる。
世論調査の「どちらとも言えない」の方が数として多いのであれば、その意見こそ民主主義的に尊重するべきだろう。

そもそもTPPの主題は関税撤廃にあるのだからTPPに加盟しなくとも、日本の関税を撤廃してしまえば、政府のやりたいことは半分くらい叶う筈だと思う。
先進国なのだから率先して関税を撤廃するくらいし...続きを読む

Q5段階評価のつけ方について

偏差値のことを調べていて疑問に思ったのですが,
5段階評価をつける際に上位7%が「5」,次の24%が「4」
次の38%が「3」というように,上位から特定のパーセンテージで5段階評価がついているようです。この,7%とか,24%とかっていうのは(偏差値でいうと,65以上,55以上…みたいな区切りだったかと思いますが),何を基準に定めているものなのでしょうか?統計学上なんらかの意味があるのでしょうか?
カテゴリが間違っているかもしれませんが,どなたかご存知でしたら教えてください。

Aベストアンサー

その数字は、統計学で出てくる「正規分布」に由来します。
標準正規分布(平均が0、標準偏差が1の正規分布)で考えますと、

 -1.5未満になる確率 6.7%
-1.5以上、-0.5未満になる確率 24.2%
 -0.5以上、0.5未満になる確率 38.3%
 0.5以上、1.5未満になる確率 24.2%
 1.5以上になる確率 6.7%

(四捨五入のため合計100%になりません)
となります。テストの成績が正規分布する場合は(実際は正規分布になりませんが)、

 偏差値 35未満 6.7%
 偏差値 35以上45未満 24.2%
 偏差値 45以上55未満 38.3%
 偏差値 55以上65未満 24.2%
 偏差値 65以上 6.7%

となります。

五段階をつけるのに正規分布から作った割合を使うのはルールを作るための一つの目安です。実際は正規分布になるとは限らないので、こういう割合にすることが統計的に妥当であるとか、妥当でないとかいうことはできません。


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