はじめての親子ハイキングに挑戦!! >>

SPSSの使用について質問です。Bonferroni補正をSPSSで行ったのですが、自分で紙に書いて計算したものと違う結果が出力されてしまいます。以下、具体的にお示しいたします。

ある従属変数について、3群(あ、い、う群)間で共分散分析 (ANCOVA)を行いました。統制した共変量は、年齢と性別です。そして、3群(あ、い、う群)比較でpが有意でした。
そのあと、ポストホックテストとしての多重比較検定をし、補正方法としてBonferroni法を使いました。

あ群VSい群で、年齢と性別を統制してANCOVAをすると、p=0.03
い群VSう群で、年齢と性別を統制してANCOVAをすると、p=0.001
あ群VSう群で、年齢と性別を統制してANCOVAをすると、p=0.003

でした。

Bonferroni法により、p値は、0.05/3=0.0167のとき有意ですので、あ群VSい群は有意ではないと考えました。

しかし、SPSSの信頼区間の調整のBonferroni補正をチェックして出力させると、なぜか、あ群VSい群も有意であると判定されて、低いp値がでてくるのです。

なぜ、このようなことが起こるのでしょうか。
Bonferroni補正にお詳しい方、どうぞよろしくお願い致します。

このQ&Aに関連する最新のQ&A

A 回答 (1件)

手元にSPSSがないので確かなことは言えませんが、どうやらSPSSのBonferroniは、有意水準を比較の数で割るのではなく、p値に比較の数をかけて出力しているようです。



http://riseki.php.xdomain.jp/index.php?%E8%AA%8D …

あ群 VS. い群のp値(補正後)が具体的にいくつなのかがわかりませんが、0.03あるいはそれ以下なのでしょうから、すでに補正済みのその数を、そのまま通常の有意水準である0.05と比較すればいいということになるのだと思います。
おそらく分野ごとの有意水準の違いにとらわれないために、こういう仕様にしているのでしょう。
    • good
    • 0
この回答へのお礼

ありがとうございました。

お礼日時:2014/04/25 15:41

このQ&Aに関連する人気のQ&A

お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて!gooで質問しましょう!

このQ&Aを見た人はこんなQ&Aも見ています

このQ&Aを見た人が検索しているワード

このQ&Aと関連する良く見られている質問

Qエクセル STDEVとSTDEVPの違い

エクセルの統計関数で標準偏差を求める時、STDEVとSTDEVPがあります。両者の違いが良くわかりません。
宜しかったら、恐縮ですが、以下の具体例で、『噛み砕いて』教えて下さい。
(例)
セルA1~A13に1~13の数字を入力、平均値=7、STDEVでは3.89444、STDEVPでは3.741657となります。
また、平均値7と各数字の差を取り、それを2乗し、総和を取る(182)、これをデータの個数13で割る(14)、この平方根を取ると3.741657となります。
では、STDEVとSTDEVPの違いは何なのでしょうか?統計のことは疎く、お手数ですが、サルにもわかるようご教授頂きたく、お願い致します。

Aベストアンサー

データが母集団そのものからとったか、標本データかで違います。また母集団そのものだったとしても(例えばクラス全員というような)、その背景にさらならる母集団(例えば学年全体)を想定して比較するような時もありますので、その場合は標本となります。
で標本データの時はSTDEVを使って、母集団の時はSTDEVPをつかうことになります。
公式の違いは分母がn-1(STDEV)かn(STDEVP)かの違いしかありません。まぁ感覚的に理解するなら、分母がn-1になるということはそれだけ結果が大きくなるわけで、つまりそれだけのりしろを多くもって推測に当たるというようなことになります。
AとBの違いがあるかないかという推測をする時、通常は標本同士の検証になるわけですので、偏差を余裕をもってわざとちょっと大きめに見るということで、それだけ確証の度合いを上げるというわけです。

Q共分散分析について教えてください

共分散分析は,どのような時に使うべきなのかや,
共変量が何なのかかいまいちよくわかりません.

また,3要因を手計算でするのは無謀でしょうか?

具体例をあげて教えていただけるとありがたいです.
よろしくお願いします.

Aベストアンサー

こんにちは.

共分散分析ですか…
分散分析は心理学や社会科学などでメジャーな分析法ですが,共分散分析は教科書によっては説明されていないいささかマイナーな手法ですね.

この教科書に説明されていないというのが問題でして,どんな計算原理で行われるかについては簡単ながらも説明されていますが,【実際の計算過程がよくわからない】ために,また,統計ソフトに必ずしも実装されていないことが多いなどいまいち使い勝手が悪い手法だと常々感じています.

> また,3要因を手計算でするのは無謀でしょうか?

そのため,上の質問については,「具体的に計算式をどこかの本で見つけているのならばできるかもしれないけど,そもそもその計算式を発見できるのか?」と回答させていただきます.

石村貞夫『分散分析のはなし』,岩原信九郎『教育と心理のための推計学』に計算式が少しばかり説明されていますが,一要因(対応なし),一共変量のについての説明はされていますが,二要因,二共変量以上の場合には計算の原理が説明されている程度で,具体的な計算過程については自分で組み立てないといけません.自分で組み立てるためには,分散分析,回帰分析などの数理的な側面を理解していなければなりませんのでかなり難しいと思います.普段統計解析法を数理的な観点から勉強していない人にとっては正直無謀のような気もします(私もまだまだ数理統計学は勉強中なので,途中で止まってしまいます…).
さらにはこれらの本には「対応なし」についてのみ扱っており,「対応あり」については触れられていませんので,もしお望みの三要因の共分散分析が「対応あり要因」を含むものならば,すぐに共分散分析を使わなければならないのであれば諦められた方がよいと思います.なんとか,共分散分析が使える統計ソフトを使いましょう.

ひとまず,共分散分析の基本的な考え方についてだけ,ごく簡単に説明します.共分散分析は「回帰分析+分散分析」の分析法だとよくいわれます.このため,共分散分析を使うためには,分散分析の他に【(重)回帰分析も理解していなければなりません】.ここでは質問者さんが(重)回帰分析を理解されていることを前提として話を進めます.

とりあえず説明データとして,以下のような,2×2の分散分析データ,共変量が二つというもので説明します.

独立変数(原因);A要因(a1,a2水準),B要因(b1,b2水準)
従属変数(結果):Y
共変量:Z1,Z2

このデータでふつうの分散分析を行うのであれば,共変量のZ1,Z2を無視して「A&B→Y」という二要因分散分析を行うでしょう.
分散分析は,そのデータを収集する時には「A」「B」要因以外の要因(剰余変数)からは大きな影響が出ないような形で,データ収集をしなければなりません(例えば,Yが学力データであるならば,「学習場所(A)」「教科(B)」以外は統制されたものでなければなりません).しかし,データによっては別の要因の影響が大きい,というものもあります(学力はその人本来が持っている知能に影響を受けますが,「A」「B」に知能要因が含まれていない場合は,知能要因の影響はない形,つまりは知能はほぼ一定の人から被調査者に協力してもらわなければなりません).そのようなデータ収集はいわゆる失敗なのですが,しかし,何とか統計学的にそのような剰余変数の影響を(回帰分析の力を借りて)処理しよう,というのが共分散分析です.

簡単に言えば,そのままでは従属変数であるYが(剰余変数の影響を受け)データとしては不適切なので,回帰分析をすることでYをY’に修正して,その修正値であるY’に対して分散分析を行う……これが共分散分析といえます.

このことから,共分散分析は計算上,大きく二つの段階に分かれます.

1)(重)回帰分析による従属変数の値の修正

(重)回帰分析も分散分析同様に,原因-結果の観点でデータ分析を行いますが,この修正作業の段階においては

 共変量(原因)→ 分散分析の従属変数(結果)

として,重回帰分析モデルを作ります.先の例で言えば,本来は平均であるIQ100の人たちを被調査者全員とした方が望ましいのですが,ある人はIQ120,IQ90などのようにバラバラになっている場合はモデルを作り,本来IQ120(90)の人がIQ100であった場合のデータ……のように,修正を施せるようなモデル式を作るわけです.

ただし,この修正のためのモデル式がデータによっては有効ではない場合もありますので(実は,学力は知能の影響を受けていない,など),共分散分析においてその回帰分析モデル式が有効であるかを調べなければなりません.kのため,(重)回帰分析の重要な数値である「回帰係数」が有効であるかとして「回帰係数の平行性の検定」「回帰係数の有意性の検定」などを調べなければなりません.これで有効でなければ,回帰分析による修正が行えず,単にふつうの分散分析を行うことになります(詳しくは,先に挙げた参考資料を見てください).

2)修正値に対する分散分析

 この過程は【基本的には】分散分析と同様で,結果も通常の分散分析とほぼ同じような感じで出力されます.「A要因の効果」「Bの要因の効果」「A×Bの交互作用」などです.共分散分析では,これに加えて「共変量の効果」という項目も併せて算出されます.

こんにちは.

共分散分析ですか…
分散分析は心理学や社会科学などでメジャーな分析法ですが,共分散分析は教科書によっては説明されていないいささかマイナーな手法ですね.

この教科書に説明されていないというのが問題でして,どんな計算原理で行われるかについては簡単ながらも説明されていますが,【実際の計算過程がよくわからない】ために,また,統計ソフトに必ずしも実装されていないことが多いなどいまいち使い勝手が悪い手法だと常々感じています.

> また,3要因を手計算でするのは無謀で...続きを読む

Q共分散分析(ANCOVA)で困っています

共分散分析(ANCOVA)で分からない点があり困っています.

 疫学研究系の国内誌に投稿したところ,査読者から,共分散分析のモデルについて再考すべしとの指摘がありました.

 要因A(体操教室の参加者,不参加者)が従属変数Y(握力の強さ:連続変数)に及ぼす影響について,共変量X(年齢,性別,教育年数,喫煙)を投入した共分散分析のモデルにより検討しようとしています.

 そこで質問です:

 ・質問(1) 共変量Xは,従属変数Yとじっさいに有意な相関関係にあるものしかモデルに投入できないのでしょうか?
 
 ・質問(2) 共変量Xのうち,要因Aと相関関係に有るもの,要因Aと相関関係に無いものの両方を混在させてモデルをつくることは妥当なのでしょうか?

 ・質問(3) 査読者から,共分散分析を実施する上での前提を確認することとの指摘がありました.共分散分析を実施するうえで必ずチェックしなければいけない点について分かりやすく教えてください.

 以上について,お教えいただければ幸いです.

Aベストアンサー

(1) そんなことはないと思います。モデルに入れて初めてはっきりする関係もありますよね。

(2) 要因と共変量に高い相関関係がある場合は注意が必要と思います。多重共線性で不安定なモデルになるかもしれません。例えば、Xと2Xを同時にモデルに入れてみるとどうなるか、想像してみてください。

(3) 誤差の正規性とかでしょうか。
要因の水準ごとに分散が異なっているのもまずそうですね。
これについては自信がないです。

QSDと共分散分析とボンフェローニの多重比較

質問です!!

データをまとめようとしているのですが、まず平均値と標準偏差を述べて、次に統計分析として共分散分析とボンフェローニの多重比較の結果がどうだったかを述べる・・・
というのは妥当でしょうか?
数字にめっぽう弱くて困っています!

データは正規分布のないノンパラとして、統計はすでに行っています。

誰か教えてください!!

Aベストアンサー

再度登場です.

> 個体差がある上に10例しかないのでノンパラだと思ってはいたのですが、

ノンパラメトリック法とパラメトリック法の最も重要な区別は,そのデータが正規分布しているかどうかです.逆に言うと,10例と少数データであっても,そのデータが正規分布していれば自信をもってパラメトリック法を使うことができます.

さて,共分散分析はパラメトリック法なので,少数データならば正規分布が前提となります.ただ実際の分析において,この前提にこだわっているかというと,多くの人はあまりこだわらずに共分散分析を使っている気がします.
査読をする人によっては,同じデータに「ノンパラ→パラメトリック」を使われるのに違和感を感じると思いますので,この「→」の間に何らかの説明を加える必要があると思います(例えば,「本研究の分析において,血管面積も考慮する必要がある.パラメトリック法には共分散分析によって考慮して分析を行えるが,ノンパラメトリック法には該当する分析法がない.そこで,暫定的な代用として共分散分析を行うこととした」などのような説明です.なおこの文章をそのまま使わずに,自分で説明を考えて下さい).

ところで

> 統計の結果、群間の平行性無しでした

とありますが,これは,共分散分析における「回帰式の平行性」が棄却されてしまった,共分散分析を行うことが不適切だという意味ですか? 確かに回帰式の平行性は重要なので,前提を重視するのならば,そのデータには共分散分析を適用せず,別の分析法(普通の分散分析など)を使われるのがよいと思います.

再度登場です.

> 個体差がある上に10例しかないのでノンパラだと思ってはいたのですが、

ノンパラメトリック法とパラメトリック法の最も重要な区別は,そのデータが正規分布しているかどうかです.逆に言うと,10例と少数データであっても,そのデータが正規分布していれば自信をもってパラメトリック法を使うことができます.

さて,共分散分析はパラメトリック法なので,少数データならば正規分布が前提となります.ただ実際の分析において,この前提にこだわっているかというと,多くの人はあまり...続きを読む

Q統計解析の検定方法の選択

いつもお世話になってます。最近、SPSSを使用して統計の勉強をしているのですが、検定方法を選ぶ際に疑問が有ります。文献等に3群以上の比較は「対応なし」の場合、「一元配置分散分析法」や「kruskal-wallis test」等で実施し、「対応無し」の場合、「反復測定一元配置分散分析法」や「フリードマン検定」が適切とあるのですが、例としてA群・B群・C群の3群あるのに比較はA群-B群,A群-C群と2群でしか行われない場合でも上記の検定方法を用いるのが妥当なのでしょうか?それとも実際3群あっても2群の比較なので、対応のあるなしのみを考慮して、t-検定やマン・ホイットニ検定、ウィルコクサン符号順位検定等で実施してよろしいのでしょうか?宜しくお願いします。

Aベストアンサー

No.2です。No.3の方の回答に付け加えます。

通常の統計解析ソフトを使用する場合なら、No.3の方の回答の通りなのですが、最新のSPSSではGames-HowellとDunnet's Cが使えるので、等分散性が保証されなくても、正規性さえ想定できればノンパラを使う必要はありません。場合分けすると、以下のようになります。

パラメトリック、すべての対比較、等分散:Tukey
パラメトリック、対照群との比較、等分散:Dunnet

パラメトリック、すべての対比較、不等分散:Games-Howell
パラメトリック、対照群との比較、不等分散:Dunnet's C

QMann-WhitneyのU検定をspss統計ソフトを用いて出た語句について教えて下さい

統計についてはまったくの初心者で意味がわかりません。

こちらで回答されているのを見ていたのですが、よくわからないので質問させていただきました。

論文を提出するのに、Mann-Whitneyの検定を用いるのは上司より指導いただき
わかったのですが、ソフトで出た語句について説明できません。

『平均ランク』と『順位和』はどういうふうに理解したらよいのでしょうか??
その二つが出ることにより何を意味するのでしょうか??

       人数  平均ランク  順位和
グループA  15 ___ 32.17___ 482.50
グループB  26 ___ 14.56___ 378.50
合計     41
Mann-Whitneyの検定 p=0.000

論文提出の期限が迫っており大変困ってます。
すみませんが、回答宜しくお願いします。

Aベストアンサー

急いでいるようなので簡単に

それぞれの人に全体としての順位をつけ、

それぞれのグループに含まれる人の
 順位の平均が平均ランク、
 順位の和が順位和
です。

※ 1~41までの順位なので和は861になります。
  482.5+378.5=861
  482.5/15=32.17
  378.5/26=14.56
  です。
※ 同順位のデータがあったときの順位の取り扱いは
  統計ソフトのマニュアルでも見て下さい。

QExcel マクロ VBA プロシージャが大きすぎます のエラー対処方法

プロシージャにDATAを書き込み実行していましたが,DATAを追加していくうち,[プロシージャが大きすぎます]のエラーメッセージが出てしまいました。
対策を教えて下さい。
出来れば,プロシージャの容量を大きく出来ないものでしょうか。

Aベストアンサー

Subを分ければ良いと思います。

元が
Sub Macro1()
 (1)
 (2)
End Sub

なら

Private Sub Macro1()
 (1)
End Sub

Private Sub Macro2()
 (2)
End Sub

のように分けてから、それを連続実行するプロシージャを書きます。
分割したやつを Private Sub にしておけば、マクロ名が表示されません。

Sub Jikkou()
  Macro1
  Macro2
End Sub

Qspss ロジスティック解析と単変量解析について

SPSSを使用してロジスティック解析をしています。
教員から、単変量解析もするようにと言われました。
独立変数を1つにしてロジスティック解析を行うと、
この結果は得られるのでしょうか。
それともカイ二乗検定をするもの?と1人悩んでいます。
お手数をお掛けしますが、教えて下さい。

Aベストアンサー

カイ二乗検定のところに、相対リスク比があると思うので、オッズ比を出すのです。

単変量解析のオッズ比とその95%信頼区間を出した後、ロジスティック回帰で多変量解析するのです。ロジスティック回帰では、調整ずみオッズ比(とその95%CI)が出ますね。

Q統計に詳しい方、助けてください!この場合はカイ2乗検定?

お世話になります。
A社は女性が10%男性が90%、B社は女性70%男性30%、C社は女性1%男性99%
だったとします。

この3社の男女の比率に差があるかどうか、あるならどれとどれに差があるのか、検定する場合はどんな検定法を用いればいいのでしょうか?
2つだとカイ2乗ですよね?3つだと・・・?多重比較?どの多重比較がいいのでしょうか?
どうぞよろしくおねがいします。

Aベストアンサー

A社 vs B社
B社 vs C社
C社 vs A社

でそれぞれ2×2のχ2検定を行って、ボンフェローニ法で多重性を調整します。具体的には有意水準をαとして、それぞれの検定において有意確率がα/3(3は比較の数)未満であれば、有意水準αで統計的有意差ありと判断します。

全体の一様性(この場合は3社で男女比が同じという)検定を行って有意だったら多重比較に進むというのは、限られた方法を除いては、その時点で検定の多重性が発生するので適切ではありません。特定の組での差を知りたいなら初めから多重比較を行います。

Qカギ括弧内の最後に句読点は間違い?(例:「~。」)

「こんにちは。」などという用法は間違いだと言う記事を見かけたのですが、
私は小学生のころに「~~です」と書いてバツを貰い「~~です。」と直された経験があります。
以後、作文などで「~。」という使い方をしていましたが間違いだと指摘されたことはありませんでした。

どちらが正しいのでしょうか?

Aベストアンサー

1)「こんにちは」
2)「こんにちは。」
 どちらも間違いではありません。
 どういうルールに従うか、という問題です。

 学校(義務教育)では、昭和21年に文部省が発表した「くぎり符号の使ひ方〔句読法〕(案)」の影響があるせいか、2)の書き方を教えます。
【くぎり符号の使ひ方〔句読法〕(案)】
http://www.bunka.go.jp/kokugo_nihongo/joho/kijun/sanko/pdf/kugiri.pdf
 しかし、新聞や一般の出版物は1)の形が圧倒的に多いはずです。

 新聞や一般の出版物の句点の打ち方は、おおむね下記のようなルールになっています。
【句読点の打ち方──簡略版】
http://note.chiebukuro.yahoo.co.jp/detail/n140029
 以下は一部の抜粋(重言)。

================引用開始
 句読点の使い方のうち、句点(マル、「。」)については、それほど問題はないと思います。「文の終わりにつければいい」ということはだれでも知っているはずです。「文章読本」に書かれている句点の使い方を見ると、次のような記述になっています。

1)段落全体がカギカッコなどで始まりカギカッコなどで終わる場合は句点をつけない
例 「きょうは予報がはずれてひどい雨降りでした。あしたは晴れるでしょう」
※一般の新聞や雑誌はこうなっている。しかし、教科書の類いはこういう場合もカギカッコの前に句点をつけている。その影響と思われるが、マンガのセリフの場合も、小学館は句読点をつけていることが多い。他社は句点も読点もつけていない。ほかに句読点をつける流儀にしている出版社があれば教えてください。

2)段落の途中に句点があり、その直後にカギカッコなどが続いて段落末がカギカッコなどになった場合は句点をつけない
例 天気予報は、何度も同じことを繰り返していた。「あしたは晴れるでしょう」

3)段落の最後の文がカギカッコなどで終わる場合でも、その直前に主語があり、文末のカギカッコなどのあとの述語(「と語った」など)が省略されているときは句点をつける
例 気象予報士は苦笑しながら「あしたは晴れるでしょう」。
  この数日の予報がはずれつづけているだけに、さすがに自信のなさそうな口ぶりだった。

4)文末に注釈などを加えるパーレン(丸カッコ)を使うときは、そのあとに句点をつける
例 気象予報士は苦笑しながらコメントを終えたが、さすがに自信のなさそうな口ぶりだった(笑)。

5)文章全体の注釈、クレジットなどを加える場合は、パーレンの前に句点をつける
例 きょうは天気予報がはずれてひどい雨降りでした。あしたは晴れると思います。(談)

6)改行して箇条書きにする場合は、各文の文末に句点をつける(ただし、箇条書きの内容が簡単な場合はつけなくていい)

 本によって書き方は多少違いますが、だいたいこんなところではないでしょうか。
 新聞でよく見かける3)の形は言葉足らずの印象があり、ふつうの文章で使われている例も少ないので、避けたほうが無難です。6)は趣味の問題で、本書では箇条書きの場合、原則として句点はつけていません。
================引用終了

1)「こんにちは」
2)「こんにちは。」
 どちらも間違いではありません。
 どういうルールに従うか、という問題です。

 学校(義務教育)では、昭和21年に文部省が発表した「くぎり符号の使ひ方〔句読法〕(案)」の影響があるせいか、2)の書き方を教えます。
【くぎり符号の使ひ方〔句読法〕(案)】
http://www.bunka.go.jp/kokugo_nihongo/joho/kijun/sanko/pdf/kugiri.pdf
 しかし、新聞や一般の出版物は1)の形が圧倒的に多いはずです。

 新聞や一般の出版物の句点の打ち方は、おおむね下記のようなルールに...続きを読む


人気Q&Aランキング