)HLMをする場合にクラスごとにセンタリングする必要があるのですが、そのグループ内平均・全体平均によるセンタリングデータや、グループ平均を出力します。複数の変数の平均値や因子得点などの合成得点を出力します。あとオマケに得点を標準化する機能もつけてます。7.共分散行列と相関行列の出力いわゆる、普通の共分散行列と相関行列を出力します。ポイントはAmosにそのまま入力できるように出力するところで、エクセルのシートを指定してやれば、SEMにそのまま持っていけます。HAD5から、相関係数の有意性検定を行う出力も付け加えました。8.欠損値処理HAD5.1から、データセットの欠損値をペアワイズ削除とリストワイズ削除のどちらかを選ぶことができるようになりました。それに伴い、各種データセット出力も同様に二つの方法のどちらかを選ぶことができます。ペアワイズ削除は、変数のペアごとに欠損があるデータを省きます。リストワイズ削除は、選んだ変数のうち一つでも欠損があればサンプルごと削除します。「マルチレベル分析」のチェックをはずすと、普通の共分散行列や相関行列の計算が速くなります。普通のデータ分析をしたいだけのときは、チェックをはずすことをオススメします。使い方1.データ入力データをエクセルのシートに入力。1行目は変数名をいれて、2行目からデータを入力してください。データはB列から順番につめて入力してください。最初の列(B列)は必ずグループを判別する変数(以後、ID変数)を投入してください。ID変数は同じグループのデータを連続するように入力してください。グループ内の人数は一致してなくても大丈夫です。左にある起動ボタンを押せば、起動します。変数の数は、B列から数えて分析に使う変数の数を入力してください。ID変数も含むということです。上の例だと5を入力すればいいことになります。あとは出力したいオプションにチェックをしてOKを押してください。3.出力についてすべてのオプションは新規シートを作成して出力します。同じ出力をもう一度した場合、シートは上書きされますので、残しておきたいときはシート名を変更してください。モデル用共分散行列はAmosに入力できるようになっています。Amosからファイルを指定して、シートを選べばすぐに分析できます。変数名_wが個人レベル、変数名_bが集団レベルの変数です。上にも書きましたが、この簡便法を用いたときは、有意性検定の結果が正しくありません(タイプIエラーを犯します)。推定値だけを知りたいときに活用してください。ID変数以外に文字データを入力するとプログラムがエラーを出します。面倒なのでその辺の識別をしていません(HAD7.2で対応しました)。数字かピリオドのみを入力してください。クラス内の人数がすべて1(クラス数=1)の場合、入力エラーになります。級内相関と各行列の計算は、方法を2つから選べます。LaVoie(1985)の方法です。2段抽出モデルはこっちに一致します。最尤推定値・・・Gollob(1991)の方法です。Gonzalez(1995)のペアワイズ相関分析はこれに一致します。HAD5以降では選択できません。このマクロが出力するマルチレベル用共分散行列のBetween.covは純粋な集団レベルの共分散行列ではなく、集団平均の共分散行列です。これは二段抽出モデルを行うために必要なデータセットです。これを用いて普通に分析しても希薄化した値しか得られません。次の理由が考えられます。Amosはセルの書式設定をいじくると読み込んでくれません。いじらないでください(笑)。あと、集団レベル相関は、級内相関が小さいと1を超えるときがあります。このようなときはAmosは分析してくれません。級内相関が低すぎる変数や、相関が高い変数ペアを省いて分析しなおしてみてください。74be16979710d4c4e7c6647856088456書き込みおよびプログラムのご利用ありがとうございます。実は完全に自分のために作ったものなのですが、あれよこれよとオプションがつきました。宣伝しておいてください(笑)。74be16979710d4c4e7c6647856088456先ほどは使い方教えてくれてありがとう。便利やなあーっと使った後、一人でつぶやいてしまいました。8eed272a5a89980408800fc51719446f清水です。上の僕のコメントに間違いがありました。下記にて詳細を記載しています。8eed272a5a89980408800fc51719446fその級内相関係数の式も展開すれば相関比と同じ算出式になります。相関比と級内相関は名前が違うだけあって、後者のほうは負の値を許容するということなのかもしれませんね。そのあたりは統計学の理論的定義でどうなっているのか、僕もイマイチわかっていません。コメントありがとうございました。プログラムのことを含めて何かありましたらご意見をお寄せください。74be16979710d4c4e7c6647856088456相関比だと、ご指摘の通り値が負になるのはおかしいですよね。次の式で構成される「別の」級内相関係数は、級内平均平方が大きいと負の値を取りうるということが容易にわかります。WMS/BMS級間平均平方に比して、級内平均平方が大きい=集団内の同質性や合意の程度が低い場合に負になっちゃいます。8eed272a5a89980408800fc51719446fどうも、こんにちは。マクロのご利用ありがとうございます。級内相関は計算上確かに負の値になりえます。理論上は正の値になる指標です。級内相関は分散分析の相関比と同じなので、全分散中の効果分散の割合、が定義となります。負の分散は定義から外れますので、理論上は負の値はないことになります。類似性ではなく、相補性という意味で負になることもあるとは思います。この場合は解釈が難しいです。)を実行するために計算していますので、負の値を許容しないようにしています。負の値の場合に0としているのは、プログラム上でエラーが出ないようにするためです。負の値の級内相関をお知りになりたい場合は、申し訳ありませんが、僕のマクロ以外のプログラムを使っていただければと思います。マクロの計算式は分散分析を使ったものとまったく同じですし、有意性検定もF値から行っています。僕もまだまだ勉強中の身ですので、また何か新しいことがわかり次第、ブログに更新したいと思います。貴重なご質問ありがとうございました。74be16979710d4c4e7c6647856088456こんにちは。非常に有益なHPでしたので、いろいろと勉強させてもらいました。ところで、階層データ分析用マクロ、とてもすばらしいので活用させて頂こうと思っております。不勉強なので、教えてください。用いたICCだと、値が負の場合もあり得ると思うのです。0になるので、ICCは負の値を取ると思うのですが。このようなケースデータをマクロに入力すると、ICCがゼロになります。ご教示頂ければ幸いです。74be16979710d4c4e7c6647856088456お久しぶりです。実はまさに昨日、有意性検定をAmosでやる方法が判明したところです。非常にやり方がややこしく、また面倒くさくもあります。51741e5e90725107e9c52af6fcf64741がんばってるみたいですね。