-統計に関して素人です。>アンケート調査と重回帰分析について入力中の回答があります。ページを離れますか?※ページを離れると、回答が消えてしまいますページを離れるA回答を続ける入力中のお礼があります。統計に関して素人です。私の専門分野の研修会を行いました。参加者は11名でした。研修会を行ううえでの問題点はなにかを調べるためアンケート調査を行い、できることなら最終的には論文として執筆したいと考えています。質問項は・演者(私)の話は分かりやすかったか・内容は理解できたか・(講義をする前にテストを行い、その後講義をおこなったのですが)講義前にテストを行うと後の講義が理解しやすくなったと思うか?・習得した内容を実務に活かせているか・他の内容の研修も望むかなどの10程度の項目を質問し、5点満点で評価しようと思っています。重回帰分析というものがいまいちよくわからなくて、こういった種のアンケートに重回帰分析が必要なのかわかりません。重回帰分析は用いることができない状況です。上記のような内容でのアンケート調査による考察を論文に執筆する場合、重回帰分析は必須なものでしょうか?もし必須ではない場合、グラフ(やレーダーチャート)などを示し、それを基に考察すればよいものなのでしょうか?アドバイスをよろしくお願いいたします。通報するこの質問への回答は締め切られました。P<0.001のPは何を意味するか。11:34>統計に関して素人です謙遜ではなく、事実なら、まず単回帰分析をやって下さい。分析は簡単にできますが、問題は結果の解釈。専門的な論文でも、名の通った人でも、『間違っている』と感じることが少なくありません。五要を理解されていますか。ないと、擬相関の罠に陥ります。回帰分析でしたら、これらの要件を満たす必要はないのですが、理解されていないと、解釈を誤る元になります。論文を書こうとなさるなら、必須の事項です。現実的には、アンケートの結果の点数は、比例尺度ではなく、順序尺度でしかありません。80kgの人は、50kgの人より重たいのは自明です。1円を10枚集めれば10円になります。満足度1の人を5人集めれば、満足する5点になるわけではありません。アンケート上の点数は同じでも、人によって異なるデータは、回帰分析には不適だと考えています。点数のは幅が1~5と狭いと有意差あり、になりにくいことも指摘しておきます。重回帰分析の厄介なことは、多重共線性の問題です。「内容が理解できたか」と「他の研修も望むか」では、理解できれば他の研修も望むだろうと推定されます。質問の字面は違っても、根底は同じ質問を繰り返しています。互いの関連が強いと推測されるので、多重共線性は、クリアできないと考えられます。>、できることなら最終的には論文として執筆したいと考えています。他のアンケートの項目が不明ですが、このままでは無理。欠点を列挙できますが、最大の難点は、テーマの新規性。大学では、FDといって授業改善に力をいれています。良い授業は、どうすればできるのか。問題点は、いつくも指摘されています。歩きまわれ、などなど、本質は同じでしょう。黒板の使い方、資料の提示、映像の利用、などなど。「聞こえない」「見えない」は、最大の欠点。「話し方」の質問項目はありますか。このような基本的な項目が欠けていると、アンケートとして欠陥があるとしか言えません。服装さえ気をつける人もいます。学生のばあい、教員に熱意を感じるかどうかがポイント。私は、よくわかるようにパワーポイントで授業をしますが、「手抜き」「さぼり」と非難されます。黒板に字を書く人が、熱心と評価されるようです。進んでいるのは、小学校の先生でしょう。京大の高等教育センターでは、授業中の先生の視線の先までチェックして、良否を議論するそうです。上手なプレゼンについては、企業でも、大学でも山ほど研究・実践されています。問題点も、チェック項目も。「同じような論文は、いくつもある」と却下されます。これまでと異なる新たな視点、結果が必要です。新たなものが出ても、「その研修会限り、他へ応用できない」となると、価値は低く、論文は通りません(学会発表は、お祭りなので、誰でもできる)。辛辣なことお感じかもしれませんが、これでも筆を抑えています。いっても、最初は、だれも初心者。統計は何度もボロボロになり、『自分が分からないことは、しない』というのが、持論です。通報するこの回答へのお礼ご回答ありがとうございます。私が分析を行うことは無理、と結論せざるを得ません。>最大の難点は、テーマの新規性>同じような論文は、いくつもある」と却下されます。類似の文献を探して、もっと勉強したいと思います。>辛辣なことお感じかもしれませんが、これでも筆を抑えています。いっても、最初は、だれも初心者。統計は何度もボロボロになり、『自分が分からないことは、しない』というのが、持論です。いえ、辛辣とは思いません。アドバイスをいただけたことが何よりうれしく思います。「自分がわからないことは、しない」は私も同じでして、分析に関して理解を深めたくて今回質問させていただいた次第です。ご指摘・アドバイスありがとうございました。02:41#1の者です。補足をありがとうございました。1.「私の職種が他の職種に対して教育を行うことの必要性」に関してですが、それはアンケートとは無関係ですし、アンケートで答えが出るものではありません。受講者以外の人が客観的に判断すべきことですから。2.>>>今回、ある領域の薬についての話をしました。(1)そういった講義を行うことに意味があるのか、ニーズがあるのかということが調べたいです。アンケートの質問項目が、こうだとします。A:さらに講義を受講したいか?B:演者(私)の話は分かりやすかったか?C:内容は理解できたか?D:事前のテストによって、講義が理解しやすくなったと思うか?E:習得した内容を実務に活かせているか?ここで、Aへの回答との相関が強い順番に、B~Eを順位づけすることは可能です。AとBの相関係数、AとCの相関係数、AとDの相関係数、AとEの相関係数を求めればよいです。表計算ソフトで相関係数rを計算する関数がありますので、たちどころに求まります。rは-1~+1の範囲の値になりますが、rが1に近いほど正の相関が強く、-1に近いほど負の相関(逆効果)が強く、0に近いほど相関が弱い、ということがわかります。点数が5段階のうちのどこかに偏ると、rはゼロに近くなってしまいます。それは我慢してください。表計算ソフトでの表の作り方ですが、こんな感じの表にします。講義前にテストを行うと後の講義が理解しやすくなったと思うか?を質問項に挙げているように、(2)今後講義前のテストを行ったほうがよいかということが調べたいです。両方のデータが必要になります。1回の講義だけでは判定できないということです。以上、ご参考になりましたら。私のレベルに合わせた丁寧な回答ありがとうございました。分かりやすかったです。私が分析を行うにはまた早いようです。勉強してから再度分析を試してみたいと思います。質問×3以上のサンプルが必要サンプル数とサンプルサイズの違いに注意。この場合はサンプルサイズです。重回帰分析は行数よりも列数の多い行列に対しては計算ができないということです。データ数よりも、設問の数が多くてはいけないということです。設問の数よりデータ数が少しでも多ければ計算はできますが、それが妥当であるかは別問題です。論文に執筆する場合、重回帰分析は必須なものでしょうか?必須であるかどうかは、執筆者が何らかの主張をするにあたって必要であれば"必須"といえるでしょうし、そうでなければ"必須"ではないでしょう。それから、用語の使い方が"氾濫状態"なので整理した方が良いと思います(後々統計を道具として使っていくのであれば、という話ですが)。私の職種が他の職種に対して教育を行うことの必要性これが従属変数(目的変数)ですね。10以上ある質問というのが独立変数(説明変数)ですね。因子(要因ともいう)には必ず水準があります(詳しくは実験計画法に関する書籍を参照)。アンケート(質問紙調査)の場合は、特に因子という言葉は使わないことが多いので、こういう用語を持ち出すとかえって混乱の元になります。重回帰分析は「目的変数の変動を説明変数によって説明できるか」というものです。各因子としてつまみだして解析したりしてもいいものなのでしょうか?もしいくつかの質問項目を因子ごとに分類するのであれば、通常は因子分析を行います。質問紙調査においては、データを得た後に因子分析によって"因子"を仮定しますが、多くの実験においてはあらかじめ目的変数に影響すると考えられる因子を"実験前に"仮定しておくという点で用語の使い方(意味合い)が若干、異なるのです。この回答への補足ご回答ありがとうございます。勉強不足の私にもう少しだけお力添えください。>サンプル数とサンプルサイズの違いに注意。この場合はサンプルサイズです。サンプル数とサンプルサイズの違いが分かりませんので教えていただけましたら幸いです。00:55こんばんは。1.サンプル数が11もあれば、それなりに統計解析をするに値します。2.重回帰というのは、1つの主人公があって、その主人公に対して各因子がどのような関係になっているかを調べるための手段です。ご回答ありがとうございます。「私の職種が他の職種に対して教育を行うことの必要性」ということです。私が薬剤師で、研修受講者が看護師です。今回、ある領域の薬についての話をしました。(1)そういった講義を行うことに意味があるのか、ニーズがあるのかということが調べたいです。講義前にテストを行うと後の講義が理解しやすくなったと思うか?を質問項に挙げているように、(2)今後講義前のテストを行ったほうがよいかということが調べたいです。「私の職種が他の職種に対して教育を行うことの必要性」に対して、10以上ある質問の中から、いくつかの質問項だけを各因子としてつまみだして解析したりしてもいいものなのでしょうか?素人発想で、ダメなのでは?と思っているのですが。基本的なことが分かってなくて申し訳ありません。ご回答ありがとうございました。」に関するQ&A:エクセルで計算すると2.43E-19などと表示される。アンケート」に関するQ&A:エクセルを使用したアンケートの集計方法を教えてください。服装」に関するQ&A:福岡市内評判の良い小学校おしえてください。作り方」に関するQ&A:妊娠中の妻が家事を怠ります。違いを教えてくださお探しのQ&Aが見つからない時は、教えて!gooで質問しましょう!全カテゴリから検索このカテゴリから検索Q質問する(無料)このQ&Aを見た人はこんなQ&Aも見ていますちくのう症(蓄膿症)は「菌」が原因!?鼻の奥が痛い、ニオイもする・・・そんな”ちくのう症”に!5尺法(リッカート尺度)の集計処理に困っています。数学5リッカートスケールの分析は、平均値ではだめですか?心理学6アンケート分析に方法について数学7α係数について教えてください。心理学8単回帰分析と重回帰分析の結果の違いその他(教育・科学・学問)ちくのう症(蓄膿症)は「菌」が原因!?鼻の奥が痛い、ニオイもする・・・そんな”ちくのう症”に!5尺法(リッカート尺度)の集計処理に困っています。数学5リッカートスケールの分析は、平均値ではだめですか?心理学6アンケート分析に方法について数学7α係数について教えてください。回答数ランキングです。職業心理カウンセラーこの専門家の回答をチェック他の専門家の回答をチェックこのQ&Aを見た人が検索しているワード重回帰分析サンプル数アンケート回帰分析このQ&Aと関連する良く見られている質問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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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...続きを読む他の回答も見るQ相関係数についてくるP値とは何ですか?相関係数についてくるP値の意味がわかりません。Excelを使ってのP値の計算方法を教えてください。Aベストアンサーpは確率(probability)のpです。相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。統計・確率には100%言い切れることはまずありません。いうか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。サイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。(この場合はp=0.1%でもいいと思いますが)相関係数においても相関の有無を結論つけるにはそのrが偶然出る確率を出すか、5%の確率ならrがどれぐらいの値が出るかを知っておく必要が有ります。(P<0.001)相関係数は0.90と計算された。なる確率は0.001以下だと言ってます。>P=0.05で相関がない相関がないと結論。(間違っている確率は5%以下)だと言ってます。エクセルでの計算ですが、まず関数CORRELを使ってr値を出します。xデータがA1からA10に、yデータがB1からB10に入っているとしてr=CORREL(A1:A10,B1:B10)次にそのr値をt値に変換します。t=r*(n-2)^0.5/(1-r^2)^0.5ここでnは組みデータの数です。((x1,y1),(x2,y2),・・・(xn,yn))最後に関数TDISTで確率に変換します。p=TDIST(t値,n-2,2)もっと簡単な方法があるかも知れませんが、私ならこう計算します。(アドインの分析ツールを使う以外は)pは確率(probability)のpです。相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。統計・確率には100%言い切れることはまずありません。いうか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。サイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。(この場...続きを読む他の回答も見るQ重回帰分析で「エクセル多変量解析」というソフトを使って重回帰分析を行おうとして、データの範囲を指定したのですが、「サンプル数(時期数)が足りません!」というメッセージが出て計算ができませんでした。重回帰分析に最低限必要なサンプル数というものがあるのでしょうか。私は文系の学生で数学的なことは良く分かりませんが、よろしくお願いいたします。実は会社での説明に苦慮しています。携帯電話の(1)メーカー/(2)デザイン/(3)機能の(4)購入意向、に対する影響度を見たい、という時に、重回帰分析における偏回帰係数で(1)(2)(3)の(4)に対する影響度を測ろうとしているのですが、「(4)と(1)(2)(3)それぞれの相関の高さで見るのと何が違うのか?」と聞かれてしまい、回答に窮しています。統計に詳しくない人(私もそうですが)に対し、うまく説明する方法はないでしょうか。どなたかお知恵をいただきたく、よろしくお願いします。相関分析と重回帰分析の違いは、説明変数を一つとするか複数にするかの違いです。目的とするもの(従属変数、数式ではy)に影響するものが、説明変数(数式ではx)です。プロ野球を例に取ると、野球はピッチャーだ、といわれます。そこで、過去数年間について、ピッチャーのチーム防御率だけをXとし(説明変数が単数)、その年の順位をyとして、分析するのが単回帰分析です。いくらピッチャーが良くても、打てなければ勝てません。そこで、バッターの打率も考える必要があります。チームの防御率をX1、チームの打率をx2、すなわち、説明変数を複数(2つ以上)採り、順位yの推定を行うのが、重回帰分析です。このように、単回帰分析よりも、重回帰分析の方が、必ず相関係数が高くなります。結果の推定の確実性が増すわけです。相関係数が、1.0になれば、説明変数の事柄だけで、従属変数の事柄が決定できます。単回帰では、防御率、打率とも、相互の影響は考慮されていません。従って、防御率と打率のどちらが影響力が強いのかは、相関係数から予測はできるものの、決定できません。選手をとる場合、同じ年俸を払うのに、ピッチャーとバッターのどちらを補強したら効果的かは、判断が困難です。このとき、どちらの影響が強いかを推定できるのが、重回帰分析です。そのために利用するのが、偏回帰係数ですが、変数の単位に左右されるので、注意を要するところです。「単回帰では、(1)(2)(3)のどれが最も効果的かは、判断できません」が答えでしょうか。釈迦に説法の点は、ご容赦を。相関分析と重回帰分析の違いは、説明変数を一つとするか複数にするかの違いです。目的とするもの(従属変数、数式ではy)に影響するものが、説明変数(数式ではx)です。プロ野球を例に取ると、野球はピッチャーだ、といわれます。そこで、過去数年間について、ピッチャーのチーム防御率だけをXとし(説明変数が単数)、その年の順位をyとして、分析するのが単回帰分析です。いくらピッチャーが良くても、打てなければ勝てません。そこで、バッターの打率も考える必要があります。チー...続きを読む他の回答も見るQ多変量解析の主成分分析と因子分析の違いについて教えてください.多変量解析の主成分分析と因子分析の違いについて教えてください.どちらもほとんど同じ気がするのですがどのようにちがうのでしょうか?よろしくお願いいたします.Aベストアンサーご質問にある通り、因子分析は「多変量解析」の一分野です。method)とも呼びます。因子分析に共通しているのは、一つのサンプルから多数の変量を測定する、そういうデータをいっぱい集めて、相関係数という考え方を基本にして解析を行う。その際に、ある変量の変動が「他の変量の線形結合(一次式で表される関係)として表せるような系統的変動と、ランダムな変動とから成っている」という仮定を置く。共分散行列(もしくは相関行列)を作ってこれを線形変換する。データの性格や分析の目的によって、手法を使い分けます。主成分分析では、どの変量とも高い相関を持つ因子(変量の一次式で表される指標)を抽出するという考え方。method)は、変量のうちの幾つかと高い相関を持つ因子を探す。変量を直接、幾つかのグループに分けるという考え方。従って、出てくる因子は主成分分析とは異なります。実際の所は、仰る通り、主成分分析だけでもほぼ事足りるでしょう。実際のデータを使うと、意味のある直交成分(因子)が経験上高々4個程度得られ、従って3ないし4次元空間に変量を散布して表すことができる。ゆえにこれを図に描いて、変量の関係を見て取ったり、因子に名前を付ける(解釈を宛てる)ことは比較的容易だからです。何でせいぜい4個なのか。「線形関係」という、大変荒っぽい仮定に基づいている。データの取り方も、直接物理的な量を測るというよりも、勝手に決めた基準で測った得点などを使う事が多い。「テストの成績が何かの能力に正比例する」と仮定するのは乱暴な話。精密な分析にはならないんでしょう。あるデータにどういう関係が潜んでいるか見当を付ける道具、と捉えるのが宜しいかと思われます。「数量化理論」などと呼ばれる分野ですね。)多変量の関係を理論的モデルで記述出来ていて、その予想に基づいてきちんと測れる量を相手にし、あるいは莫大なサンプル数で測定を行う場合には、理論に含まれるパラメータの最尤値を決めたり、理論的予想と実測との間の統計的検定を行うという事が問題であって、因子分析には出番がありません。極端な言い方をすれば、因子分析は「わけの分からん、或いは品質の悪いデータを相手にする道具。因子分析ほどあらっぽくはなく、しかしモデルはいい加減、という中間的な手法もあります。network)では、直感なり観察なり部分的なデータ分析なりに基づいて、複数の変量の間に線形関係を仮定してモデル化します。すると、「直接に線形関係で結ばれない変量同士の関係」は一般に整数次の多項式で表されるようになります。network)も、主観的にモデルを与えずに、データから自発的にモデルを構成させようというもので、変量の線形結合にいい加減な非線形変換を施した物を出力とする、一つの多変量解析法とも見なせます。話がだいぶ脱線したようです。ご質問にある通り、因子分析は「多変量解析」の一分野です。method)とも呼びます。因子分析に共通しているのは、一つのサンプルから多数の変量を測定する、そういうデータをいっぱい集めて、相関係数という考え方を基本にして解析を行う。その際に、ある変量の変動が「他の変量の線形結合(一次式で表される関係)として表せるような系統的変動と、ランダムな変動とから成っている」という仮定を置く...続きを読む他の回答も見るQ統計学のP検定とt検定について教えてください。本を読んでいると出てきますが、なんだかよくわかりません。HP等を使って検索してるのですが、これだ!という回答は得ることができず、いつも途中でオヤスミモードに突入してしまいます。如何せん頭の活動がトロイ私にとって、計算式を出されてしまうと即効熟睡モードに入りますのでわかりやすく教えてください。(データ数-2)のどちらを選ぶべきか、基準を教えて下さい。t値の表を見るとき、迷っています。8他の回答も見るQEXCELの分散分析表のP-値が...一元配置の分散分析です。P-値が1.02191E-05のように出力されてしまい、意味が分からないのですがこれはどのように理解したらよいのでしょうか?ほかにも”数値E-○○”のようなP-値が出てきました。関連する書籍やWEBサイトなど一通り見ましたがどこにも説明されていません。質問のような表記はPC上の表現では0.0000102191となります。10の何乗という表現をPC上で表す場合、1000は1.0E+3、0.01は1.0E-2となります。分散分析のエラーではなく、P値が小さいということになりますよ。他の回答も見る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。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。思われるでしょう.χ2分布...続きを読む他の回答も見るQ標準化係数と非標準化係数お世話になります7772です。意味合いは、標準化係数が、ある変数が他の変数に比べてどのように影響しているかを比べるもので、非標準化係数が、他の変数の影響を一定にして、一つの変数にのみ絞ったその変数の全体への影響を示したものと認識しています。私が疑問に思うのは、これらの係数が負の値をとるときです。そのときは正の値のものよりも影響しないということでしょうか?具体的には、標準化係数が0.2のものと-3.3のものでは、0.2のほうがより影響していると言うことなのでしょうか?それとも、判断は絶対値で行い、上のような場合、-3.3のほうが影響しているけれど、それは変数が増えれば全体が増えるのではなく、変数が増えると全体が減る。用に影響していると言う意味合いなのでしょうか?Aベストアンサーこんにちは。SPSSの用語は独特な表現のものが多いので注意しましょう。最初に「標準化係数」と「非標準化係数」の認識が間違っている点を指摘します。一般的な用語を使えば,回帰係数と偏回帰係数,そして標準偏回帰係数というものがあります。これは「回帰係数」のことであり,重回帰分析では表示されません。「偏回帰係数」のことです(SPSSの用語で言えば「非標準化係数」)。重回帰分析で表示されるのはこの「偏回帰係数」系の指標です。それでは,残った「標準化係数」とは何かというと,一般用語では「標準偏回帰係数(β)」であり,標準化,すなわち「偏回帰係数」を平均0,分散1に標準化したものです。通常は-1≦β≦+1の範囲を取るので,絶対値「1」に近いほど影響力がある(「0」に近いほど影響力がない)と解釈されるとよいでしょう。係数の符号の解釈についてです。一般に係数は「正負の方向性」と「絶対値」の二つの観点から解釈を行います。絶対値が大きいほど,影響力が強いことを意味します。「正負の方向性」とは,その影響が「+」に影響を与えているか,「-」に影響を与えているかを意味します。0.2のほうがより影響していると言うことなのでしょうか?【標準化】係数で「-3.3」になったのですかっ!?一般には「±1」を超えることは珍しいのですが,これはかなり超えています。何か特別の事情があるかもしれませんね......こんにちは。SPSSの用語は独特な表現のものが多いので注意しましょう。最初に「標準化係数」と「非標準化係数」の認識が間違っている点を指摘します。一般的な用語を使えば,回帰係数と偏回帰係数,そして標準偏回帰係数というものがあります。これは「回帰係数」のことであり,重回帰分析では表示されません。α係数について教えてください。α係数について教えてください。市場の必要サンプル数...サンプル数の違うものの比較4スケール尺度にてアンケートを...5統計処理:複数回答の群間比較...6アンケート分析に方法について7標準偏差の出し方8統計学のサンプル数2000の根拠は?9統計の初心者です。差が“な...サンプル数の違うものの比較アンケート分析に方法について複数回答のアンケート結果をグ...4標準偏差の出し方5スケール尺度にてアンケートを...6統計処理:複数回答の群間比較...7統計学のサンプル数2000の根拠は?8統計の初心者です。Inc.Q質問する(無料)Q&A検索goo検索gooIDで新規登録・ログイン新規登録する(無料)会員の方はこちら外部サービスのアカウントで新規登録・ログインYahoo!で新規登録・ログインGoogleで新規登録・ログインTwitterで新規登録・ログインFacebookで新規登録・ログインdアカウントで新規登録・ログイン※各種外部サービスのアカウントをお持ちの方はこちらから簡単に登録できます。お客様の許可なしに外部サービスに投稿することはございませんのでご安心ください。会員でない方、会員になるとあなたも質問や回答ができるようになります!!親切・丁寧な回答が集まる場30分以内に回答がもらえ回答数は平均3件!匿名(ニックネーム)での投稿なので。