(い)と(え)は本来同じ数値になるものです。小数点以下8桁まであっているので蘆としましょう(違いはエクセルのチョンボです)。(お)となり,同じになりましたね。今の場合必ず,「カイ二乗値=Z値の二乗」となるのです。11:19データは順序変数なのだからカイ二乗検定ではなくてU検定かクラスカル・ウォリス検定が適当だと思います。ご返信有難うございます。丸付き文字を使用して申し訳ありません。カイ二乗値=Z値の二乗なるほど,確かにどの結果をいれても数値が一致しました。これだと,20代と30代の間では満足度の基準に有意差があると判断できます。逆に>p0.05だと年代による基準に差がないってことだと考えております。親切にありがとうございました。ひのさまご返信有難うごさいます。U検定とはMann−WhitheyのU検定でしょうか?確かに本にも記載されています。カイ二乗検定とU検定とt検定とで,どれが適切かわからず,一番取り組みやすかったカイ二乗検定を実施してしまいました。上記に書いてありますが,私はまったくの素人で,まだまだ理解できないことが多々あります。アドバイスなどよろしくお願いいたします。01:53ご自分のデータの尺度水準が何なのかをお確かめください。今回の場合は1点から4点までの得点を割り振ることのできるような順序尺度ですから,順序尺度の検定に適した方法を選ぶべきです。カイ二乗検定は名義尺度(カテゴリカルデータ)向きの検定です。「尺度水準」についてお調べになることをお勧めします。10:12ひのさま早速のご返信有難うございます。尺度水準を調べてみました。たしかに順位がつくものは順序尺度だと記載されています。できるかどうか不安ですが,EXCELを使ってU検定を行おうと思います。結果がでたら報告します。とりいそぎ,お礼申し上げます。今後ともよろしくお願いいたします。12:42U検定やってみました。結果,有意差なしとなりました。データを割合で表記するしかないと考えています。性差や年代差があると解析も楽しくやれると感じました。ケートの内容ではなかったと反省しています。U検定やってみました。性差や年代差があると解析も楽しくやれると感じました。確かにネガティブデータの分析は味気ないですけど。17:23青木繁伸さまご回答有難うございます。ご指摘の通り年代別,性別,勤務歴別に順位をまとめずに計算しました。どの解析も有意差なしとなりました。EXCELを使って行い,関数間違いがないか再三チェックもしたのですが,残念ながら私が期待したような結果がでませんでした。ご提示の表を円グラフの割合で表現してみようかと思っております。割合では差があるようにみえるのに,実際の解析では有意差がないってびっくりもしましたし,いままでよくデータを見てなかったのだなって痛切しております。ご指導ありがとうございました。EXCELを使って行い,関数間違いがないか再三チェックもしたのですが,残念ながら私が期待したような結果がでませんでした。解析が正しいかどうか疑うというのは失礼なのですが,データを示してくれれば納得できるのですけどねぇ。データを示すわけにはいかぬというなら,やむを得ませんが。示したような形式で(有意でなかったという)どれか一つの例を示していただければと思いますけど。08:37青木繁伸さまご回答ありがとうございます。何回もお手数をおかけしますが,データを提示させてください。76これをEXCELを使い計算しました。よって>p0.05となり有意差なしと判断しました。ご面倒をお掛けします。検定はカイ二乗検定より小さなP値を産みます。示されたデータは,カイ二乗検定(比率の差の検定)で両側検定でも有意ですよね。このデータでも,「U検定やってみました。結果,有意差なしとなりました。」なんですか?呈示されるデータ・例がどうも適切でないなあという感じ。これは両側検定のP値。09:16青木繁伸さまアンケート結果を様々な切り口から考えていたのでデータを混乱しました。60これでカイ二乗検定もU検定も有意差なしとなりました。言葉足らずで申し訳ありませんでした。掲示板での質問経験もなく,質問方法もわからずにご迷惑をおかけしました。ご指導有難うございます。検定は,正規近似によりP値を出しているようですが,可能な限り近似ではない検定を行うようお勧めします。検定を行うと以下のようになります。同様のP値になります。両側検定でも,ギリギリのところで有意ですね。有意ではありませんということで,有意にはなりません。検定より検出力が低いと言うことです。10:39青木繁伸さま丁寧なご回答ありがとうございました。本の後ろのほうに正規分布とみなせないデータの解析というものをみつけましたので,早速EXCELにて計算してみます。結果がでましたら報告いたします。ありがとうございました。11:49上記のデータを計算した結果,有意差がありました。ほかにも解析すると有意差がでる項目がありました。上記のように有意差があるものもあるのですが,ほとんどは有意差がでません。同じ会社内のアンケートだから,全体の思考が似てくるのだと推測しました。このような場合では,内部・外部も含めて実施すれば比較がおもしろくなったのではと感じました。ご指導有難うございました。