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若年者群(250人)と高齢者群(300人)で「健康教室」に関する情報源に関する調査をしています。

「新聞・テレビ・雑誌・本・インターネット・友人・地域講座…など10項目」から「健康」に関する情報を得ているものを選んでください、と言う質問を複数回答(多重回答?)可能として実施しました。

インターネット
若年(208人=83%)・高齢(154人=51%)

雑誌
若年(123人=49%)・高齢(94人=31%)

地域講座
若年(32人=12%)・高齢(198人=66%)

と回答があった場合、例えばインターネットと回答した割合が若年者群と高齢者群で有意な差があるかどうかの比較は行えますか?また、行えるとすれば、どのように行うのが適切でしょうか?教えてください。

他にも質問しており集計しているのですが、それらは単一回答としているので、群間でカイ二乗検定を行いました。この項目に関しては複数回答(一人がいくつ選んでも良い)なので、カイ二乗検定が行えないのかと思って、単純集計にしているのですが、何か方法はないのか?と思っています。

SPSS等は持っておらず、エクセルで処理しています。

よろしくお願いいたします。

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A 回答 (2件)

        インターネットと回答した 回答しなかった


若年者群      w            x
高齢者群      y            z
で集計すjれば、カイ二乗検定でも大丈夫です。
選択肢の数だけ検定することになりますが。

ところで、

> 若年者群(250人)と高齢者群(300人)

群別でなく年齢でそれぞれの年齢がわかっていれば、主成分分析をしてみるというのも良いかもしれませんね。

参考URLの
タコでもわかる主成分分析
の第2章の事例3とか参考になるかと思います。

参考URL:http://home.a02.itscom.net/coffee/takoindex.html
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この回答へのお礼

早速の回答、ありがとうございます。
アンケート調査をしている知人に聞くと、複数回答だと一つだけ選んだ人と全部選んだ人とでは回答の重みが違うから、カイ二乗はおかしいんじゃないかな?と言われてたので、出来ないのかと思っていました。No1の方に頂いた回答と併せて、確かに回答した-回答しないと言う解釈が出来ますね。さっそくカイ二乗でやってみます。

また主成分分析の紹介も、ありがとうございます。その解析方法が分かっていないので、勉強させていただきます!

お礼日時:2014/09/04 22:53

> 「新聞・テレビ・雑誌・本・インターネット・友人・地域講座…など10項目」から「健康」に関する情報を得ているものを選んでください、と言う質問を複数回答(多重回答?)可能として実施



ということは、こういう質問をしたのと同じ:

Q1. あなたは新聞から「健康」に関する情報を得ていますか?
Q2. あなたはテレビから「健康」に関する情報を得ていますか?
Q3. あなたは雑誌から「健康」に関する情報を得ていますか?
Q4. あなたは本から「健康」に関する情報を得ていますか?
Q5. あなたはインターネットから「健康」に関する情報を得ていますか?
:
Q10. あなたは…

で、「今、興味があるのはQ5だ」ということです。
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    • 1
この回答へのお礼

早速の回答、ありがとうございます。
そういう解釈が出来ますね!確かに仰る通りですm(_ _)m

お礼日時:2014/09/04 22:54

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Q複数回答のクロス集計の方法

クロス集計の必要性でエクセルのピボットテーブルを思い出したのですが、複数回答のようなものでうまくいかず、別に方法がないかと思いまして質問させていただきました。

概要ですが設問2と設問3がそれぞれ7個の回答選択肢より最大3個まで選択回答可になっています。
そこで設問2と設問3のクロス集計ができればと思っています。
(参考に画像を添付いたします)

詳しい方からのアドバイスがいただけますと幸いです。よろしくお願いします。

Aベストアンサー

こんばんは!

>クロス集計・・・

すなわち各設問に関して、回答結果の個数を表示したい!
というコトでよいのでしょうか?

もしそうであれば↓の画像で
L2セルに
=COUNTIF(C:E,K2)
M2セルに
=COUNTIF(F:H,K2)
N2セルに
=COUNTIF(I:I,K2)
という数式を入れ、L2~N2セルを範囲指定 → N2セルのフィルハンドルで下へコピー!
という操作を行っています。

回答順に優先順位がある場合は、それぞれの列分だけ必要になります。

※ 的外れならごめんなさいね。m(_ _)m

Q複数回答のアンケート結果をグラフ化することはできますか

よろしくお願いします。

アンケートを集計している過程で、ふと複数回答をグラフ化することはできるのか?という疑問を持ちました。
いろいろ調べてみましたが、統計学が難しくてわかりません。どなたか説明していただけないでしょうか?

Aベストアンサー

> 選択肢が8つあるとします。
> それぞれ3つ選んだり、5つ選んだりした場合はどうするのですか?

そのアンケートの中身を具体的に聞いて、選択肢もじっくり考える必要がありますが、

(1) 0.333333の重み付けにする(3つ選んだ場合)
(2) 0.25の重み付けにする(5つ選んだ場合)
(3) 0.125 * 3 = 0.375(3つ選んだ場合)、0.125 * 5 = 0.625(5つ選んだ場合)の重み付けにする。

たとえば、アンケートが安い商品に関するもので、8つのうち5つ選んだすべてを買う気になれば買えるというなら(3)、
あるいは、高価な製品の場合、3つに絞った方が5つの時より買える可能性がおおきいと判断するなら、(1), (2)ではないか?

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複数回答可項目、SPSSへの入力について

大学の心理学系の学科の者です。
卒論のため、アンケートをとり、データ入力を始めたところです。

携帯電話について調査を行ったのですが、そこで
使用したことのある携帯電話会社をきく項目をつくりました。
1ドコモ、2au、3ソフトバンク、4その他
といった具合にです。
これは使用経験のある機種を聞いているものなので複数回答可としました。

今まで使ったのがドコモだけ~とかなら他の項目と同じく「1」とだけ
入力すれば済む話なのですが・・。
たとえばauとソフトバンクを使用したことがあるという回答を
SPSSに入力する場合どうすればいいのでしょうか。

「数値」として設定しているせいか
「2と3」という入力ができません。
「2,3」「2+3」とかもやってみましたがデータの上で
「2000」などとなってしまったりしてうまくいきません。
「2.3」としてしまうと分析するときに使えないですし・・

複数回答可のデータを入力する方法を教えて下さい。
あと、これ(複数回答可項目)を分析に使うことはできるのでしょうか。
使用した経験のある携帯電話会社によって
アンケートの本項目部分に違いが出てしまうかも
できれば見たいのですが・・(多分ないと思いますけど)

恥ずかしながら、専門的な勉強をあまりマジメにやった方ではないので
知識があまりありません…。
分かりやすくいっていただけると助かります。
どうぞよろしくお願い致します。

大学の心理学系の学科の者です。
卒論のため、アンケートをとり、データ入力を始めたところです。

携帯電話について調査を行ったのですが、そこで
使用したことのある携帯電話会社をきく項目をつくりました。
1ドコモ、2au、3ソフトバンク、4その他
といった具合にです。
これは使用経験のある機種を聞いているものなので複数回答可としました。

今まで使ったのがドコモだけ~とかなら他の項目と同じく「1」とだけ
入力すれば済む話なのですが・・。
たとえばauとソフトバンクを使用したことがあると...続きを読む

Aベストアンサー

> 複数回答可のデータを入力する方法を教えて下さい。

SPSSに限らず、どの統計ソフトにおいても「1つのセルには1つの数値(情報)」という原則があります。例えば、ある被験者(質問紙の回答者)が「auとdocomoを使用している」という情報をコンピュータに読み込ませるためには(もっといえば、それを適切に解析させるためには)、ちょっとした工夫が必要になります。

例を示しましょう。

被験者Aの回答 : au, docomo
被験者Bの回答 : au
被験者Cの回答 : softbank, docomo

これを"正しく"コンピュータに理解してもらうためには、

[被験者A] [1, 2]
[被験者B] [1]
[被験者C] [3, 2]

としてもダメです。正しくは、

[Subject] [au] [docomo] [softbank]
[A] [1] [1] [0]
[B] [1] [0] [0]
[C] [0] [1] [1]

というデータを読み込ませなければいけません。ただ、実際にはこのような面倒なことをしなくても、例えば、

1 = au, 2 = docomo, 3 = softbank, 4 = au and docomo, 5 = au and softbank, 6 = docomo and softbank

といったように、自分で決めておいて、それをカテゴリカル型であることをコンピュータ(SPSS)に教えてやれば大丈夫です。だから、

[Subject] [Mobile]
[A] [4]
[B] [1]
[C] [6]

といったように入力してやればよいのです。

> これ(複数回答可項目)を分析に使うことはできるのでしょうか。

心理学調査の定石として複数回答は扱いが面倒なのであまり使いません。ただ場合によりけりで、質問者さんのような「商品に対するイメージの調査」的なものの場合は、単純にチェックをいれた数で得点化するか、あるいはあらかじめチェック項目ごとに得点を割り当てておいて、それを合計するかということはできます(もっと別のやり方もありますが)。

> 使用した経験のある携帯電話会社によってアンケートの本項目部分に違いが出てしまうかもできれば見たいのですが・・

それは提示された情報だけでは何とも助言のしようがありませんね。仮にこのような掲示板で聞いても、いたちごっこになるだけでしょう。担当教官に聞くか、担当教官に聞くのがいやなら統計学関連のwebサイトの管理人などにメールで質問してみるのも1つの手でしょう。

> 複数回答可のデータを入力する方法を教えて下さい。

SPSSに限らず、どの統計ソフトにおいても「1つのセルには1つの数値(情報)」という原則があります。例えば、ある被験者(質問紙の回答者)が「auとdocomoを使用している」という情報をコンピュータに読み込ませるためには(もっといえば、それを適切に解析させるためには)、ちょっとした工夫が必要になります。

例を示しましょう。

被験者Aの回答 : au, docomo
被験者Bの回答 : au
被験者Cの回答 : softbank, docomo

これを"正しく...続きを読む

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

Q3群間の検定について(カイ二乗検定→事後比較)

A 群、B 群、C 群の 3 群をカイ二乗検定により同時に比較し、少なくともどれかの群は多の群と異なることが分かったとします。

その後それぞれの群間(A vs B、B vs C、C vs A)で再びカイ二乗検定を行い、A 群のみが B、C 群と異なることが分かった、といった解析を行いました。

このような解析方法は統計学的に妥当なものでしょうか(間違った方法ではないでしょうか)?
なお、それぞれの群間での対比較の際はボンフェローニ法により有意水準を補正してあります。

Aベストアンサー

サンプルサイズが極端(例えば A は 2 つしかデータがない、など)でなければ、妥当だと思いますよ。

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統計学的に信頼できるサンプル数って?

統計の「と」の字も理解していない者ですが、
よく「統計学的に信頼できるサンプル数」っていいますよね。

あれって「この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる」という決まりがあるものなのでしょうか?
また、その標本数はどのように算定され、どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断できるのでしょうか?
たとえば、99人の専門家が信頼できると言い、1人がまだこの数では信頼できないと言った場合は信頼できるサンプル数と言えるのでしょうか?

わかりやすく教えていただけると幸いです。

Aベストアンサー

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要なサンプル数は、比べる検定手法により計算できるものもあります。
 最低限必要なサンプル数ということでは、例えば、ある集団から、ある条件で抽出したサンプルと、条件付けをしないで抽出したサンプル(比べるための基準となるサンプル)を比較するときに、そのサンプルの分布が正規分布(正規分布解説:身長を5cmきざみでグループ分けし、低いグループから順に並べたときに、日本人男子の身長なら170cm前後のグループの人数が最も多く、それよりも高い人のグループと低い人のグループの人数は、170cmのグループから離れるほど人数が減ってくるような集団の分布様式)でない分布形態で、しかし分布の形は双方とも同じような場合「Wilcoxon符号順位検定」という検定手法で検定することができますが、この検定手法は、サンプルデータに同じ値を含まずに最低6つのサンプル数が必要になります。それ以下では、いくらデータに差があるように見えても検定で差を検出できません。
 また、統計上差を出すのに必要なサンプル数の例では、A国とB国のそれぞれの成人男子の身長サンプルがともに正規分布、または正規分布と仮定した場合に「t検定」という検定手法で検定することができますが、このときにはその分布を差がないのにあると間違える確率と、差があるのにないと間違える確率の許容値を自分で決めた上で、そのサンプルの分布の値のばらつき具合から、計算して求めることができます。ただし、その計算は、現実に集めたそれぞれのサンプル間で生じた平均値の差や分布のばらつき具合(分散値)、どのくらいの程度で判定を間違える可能性がどこまで許されるかなどの条件から、サンプル間で差があると認められるために必要なサンプル数ですから、まったく同じデータを集めた場合でない限り、計算上算出された(差を出すために)必要なサンプル数だけサンプルデータを集めれば、差があると判定されます(すなわち、サンプルを無制限に集めることができれば、だいたい差が出るという判定となる)。よって、集めるサンプルの種類により、計算上出された(差を出すために)必要なサンプル数が現実的に妥当なものか、そうでないのかを、最終的には人間が判断することになります。

 具体的に例示してみましょう。
 ある集団からランダムに集めたデータが15,12,18,12,22,13,21,12,17,15,19、もう一方のデータが22,21,25,24,24,18,18,26,21,27,25としましょう。一見すると後者のほうが値が大きく、前者と差があるように見えます。そこで、差を検定するために、t検定を行います。結果として計算上差があり、前者と後者は計算上差がないのにあると間違えて判断する可能性の許容値(有意確率)何%の確率で差があるといえます。常識的に考えても、これだけのサンプル数で差があると計算されたのだから、差があると判断しても差し支えないだろうと判断できます。
 ちなみにこの場合の差が出るための必要サンプル数は、有意確率5%、検出力0.8とした場合に5.7299、つまりそれぞれの集団で6つ以上サンプルを集めれば、差を出せるのです。一方、サンプルが、15,12,18,12,21,20,21,25,24,19の集団と、22,21125,24,24,15,12,18,12,22の集団ではどうでしょう。有意確率5%で差があるとはいえない結果になります。この場合に、このサンプルの分布様式で拾い出して差を出すために必要なサンプル数は551.33となり、552個もサンプルを抽出しないと差が出ないことになります。この計算上の必要サンプル数がこのくらい調査しないといけないものならば、必要サンプル数以上のサンプルを集めて調べなければなりませんし、これだけの数を集める必要がない、もしくは集めることが困難な場合は差があるとはいえないという判断をすることになるかと思います。

 一方、支持率調査や視聴率調査などの場合、比べるべき基準の対象がありません。その場合は、サンプル数が少ないレベルで予備調査を行い、さらにもう少しサンプル数を増やして予備調査を行いを何回か繰り返し、それぞれの調査でサンプルの分布形やその他検討するべき指数を計算し、これ以上集計をとってもデータのばらつきや変化が許容範囲(小数点何桁レベルの誤差)に納まるようなサンプル数を算出していると考えます。テレビ視聴率調査は関東では300件のサンプル数程度と聞いていますが、調査会社ではサンプルのとり方がなるべく関東在住の家庭構成と年齢層、性別などの割合が同じになるように、また、サンプルをとる地域の人口分布が同じ割合になるようにサンプル抽出条件を整えた上で、ランダムに抽出しているため、数千万人いる関東の本当の視聴率を割合反映して出しているそうです。これはすでに必要サンプル数の割り出し方がノウハウとして知られていますが、未知の調査項目では必要サンプル数を導き出すためには試行錯誤で適切と判断できる数をひたすら調査するしかないかと思います。

> どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断・・・
 例えば、工場で作られるネジの直径などは、まったくばらつきなくぴったり想定した直径のネジを作ることはきわめて困難です。多少の大きさのばらつきが生じてしまいます。1mm違っても規格外品となります。工場では企画外品をなるべく出さないように、統計を取って、ネジの直径のばらつき具合を調べ、製造工程をチェックして、不良品の出る確率を下げようとします。しかし、製品をすべて調べるわけにはいきません。そこで、調べるのに最低限必要なサンプル数を調査と計算を重ねてチェックしていきます。
 一方、農場で生産されたネギの直径は、1mmくらいの差ならほぼ同じロットとして扱われます。また、農産物は年や品種の違いにより生育に差が出やすく、そもそも規格はネジに比べて相当ばらつき具合の許容範囲が広くなっています。ネジに対してネギのような検査を行っていたのでは信頼性が損なわれます。
 そもそも、統計学的検定は客観的判断基準の一指針ではあっても絶対的な評価になりません。あくまでも最終的に判断するのは人間であって、それも、サンプルの質や検証する精度によって、必要サンプルは変わるのです。

 あと、お礼の欄にあった専門家:統計学者とありましたが、統計学者が指摘できるのはあくまでもそのサンプルに対して適切な検定を使って正しい計算を行ったかだけで、たとえ適切な検定手法で導き出された結果であっても、それが妥当か否か判断することは難しいと思います。そのサンプルが、何を示し、何を解き明かし、何に利用されるかで信頼度は変化するからです。
 ただ、経験則上指標的なものはあります。正規分布を示すサンプルなら、20~30のサンプル数があれば検定上差し支えない(それ以下でも問題ない場合もある)とか、正規分布でないサンプルは最低6~8のサンプル数が必要とか、厳密さを要求される調査であれば50くらいのサンプル数が必要であろうとかです。でも、あくまでも指標です。

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要な...続きを読む

Qサンプル数の異なる2群間におけるT検定について

サンプル数の異なる(50,15)2群間の身長の比較を行うのに、T検定をするよう指示を受けました。これは、長男と次男での出産時の身長に差があるかを調べるためですが、長男50人分と次男15人分(母親は異なる)のデータのため、サンプル数が違います。またT検定は私の理解では平均の比較(2群の場合)を行うものであるため、平均ではないこれらにどうしてT検定が良いのか、また統計ソフト(STATISTICAかエクセル)を使う場合にどのようにデータを入力すれば良いのかわかりません。
どなたかご存知の方がいらっしゃればアドバイスをいただけたらうれしいです。
よろしくお願いします。

Aベストアンサー

>平均ではないこれらにどうしてT検定が良いのか
 t検定は、2つの集団の平均値の差について検定する、すなわち、有意差があるかどうかを判定します。平均ではないように見えても、検定の計算式の中に、2群の平均値を用いています。
 ただ、前提時要件があって、2群が正規分布していることが必要です。サンプルを選んだときに、無作為抽出していたり、サンプル数が1000ほどあれば、正規分布を想定できます。

 検定法は、どの方法を選ぶかは、研究者の自由です。わたしがt検定を多用するのは、正規分布を想定でき、計算式が分かりやすく、サンプル数が2群で異なっても良い、その数も少なくて良い(大差があるので、1群3例でも有意差をだしています)、そして有意差が出やすいからです。

 この場合は、正規分布しているという条件を満たしているとはいえないだろうと判断します。その場合は、F検定をしてください。これは、2群の平均値ではなく、バラツキによって検定する方法です。正規分布している必要は無いとされています。
 F検定で有意差があれば、問題ありません。t検定では有、F検定ではなし、になると方針が定まりませんが(現在このデータで悩んでいます)。

>どのようにデータを入力すれば良いのか
 t検定を指示した人は、身近にいないのでしょうか。その人に訊くのが一番です。身近にいないのなら、いないと返答があれば、書き込みますが。 というのも、大学などの研究テーマだと、指導教員をさしおいて、はマズイノデ。もしも、このテーマに興味を持てば、私が実施して先に発表します。こんな研究内容がハッキリ分かる書き込みを4年生がやったら、研究室は追放ですね。
 長男、次男だけではなく、三男、四男となると多重比較という方法になります。この場合、H検定(エクセルだけでは無理でしょう)を使います。

>平均ではないこれらにどうしてT検定が良いのか
 t検定は、2つの集団の平均値の差について検定する、すなわち、有意差があるかどうかを判定します。平均ではないように見えても、検定の計算式の中に、2群の平均値を用いています。
 ただ、前提時要件があって、2群が正規分布していることが必要です。サンプルを選んだときに、無作為抽出していたり、サンプル数が1000ほどあれば、正規分布を想定できます。

 検定法は、どの方法を選ぶかは、研究者の自由です。わたしがt検定を多用するのは、正規分布を想...続きを読む

Qエクセル:アンケート複数回答の集計方法

エクセル2000を使用しています。

4択のアンケートなのですが「該当するものを全てお答え下さい」という設問なので、該当箇所が1つの回答もあれば4つの回答もあります。
今は1つのセルに一人からの回答を入力してCOUNTIFで拾っているのですが、これだと複数回答の場合カウントしてくれません。

できれば問一問に対し、セルは一つにしておきたいと思っているのですが、何かいい集計方法はあるでしょうか。

Aベストアンサー

4択の選択肢は,A,B,C,Dのアルファベットで,例えばAとBの複数回答なら「AB」と入力する
回答を入力してあるセルがA1~A10

と仮定して,

Bを含む回答のカウントをするなら,

=COUNTIF(A1:A10,"*B*")

と,ワイルドカードを使って入力すれば大丈夫だと思います。


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