05:03質問させて頂きます。バターと3種類の異なった油を使って,4種類のケーキを作りました。その4種類を25人に食べてもらい,匂いや好みなどを,7段階の回答で,質問紙調査をしました。その4種類の中で,どれが一番好ましい(7),または好きではない(1)との答えが多かったのか,回答の平均値で,4種類を比較したいと考えています。検定で,確認する必要がありますか?ソフトはSPSSを使っています。お手数をおかけし申し訳ありませんが,ご教示,どうぞよろしくお願いいたします。09:371要因の分散分析でよいと思います。各ケーキを食べた人がそれぞれ別の人であれば,ということです。1人の被験者にいくつかの種類のケーキを複数食べて評価させたりした場合は「対応あり」のデータとして解析する必要があるかもしれません。いないか)ようであれば,とくに検定とかをする必要まではないと思うのです。解決できる場合もあります。お返事,どうもありがとうございました。ケーキを食べて,質問紙に7段階で7点として考え,「対応あり」のANOVAとしたのですが,今,教員から,対応なしの検定を勧められました。」ANOVAは,やったことがないからという理由で,いまいち納得がいかないのですが。この場合,「対応あり」「対応なし」のANOVAで,どちらでもよいのでしょうか?ただ,SPSSの場合,データセット自体の入力の仕方を変えなければならないうえ,統計手法として,適切な方法を知りたいと思います。よろしければ,お考えを聞かせていただければと思います。22:36対応ありのデータか対応なしのデータかを区別することは重要です。n34完全に独立なデータというのは,n11からn34までの被験者が全て異なる人間であるということです。12人の被験者がいるということですね。一方で対応ありのデータというのは,n11-n14は同一の被験者である場合です。同様にn21-n24で1人,n31-n34で1人なので,この場合は全部で3人の被験者がいることになります。それで,両者それぞれに適する分析方法は決まっているので,対応ありのデータに(独立である場合に適用すべき)分散分析を行ってしまうと,誤った結論を導いてしまいます。ある意味では「やったことないからやらない」という考え方は正しくて,実験計画の段階で自分が扱えるデータと実験制約などを踏まえてデータをとるのが重要なわけです。「対応あり」ANOVAは,やったことがないからという理由で拒否されるのは,ちょっと無茶な気もしますが。GLMを使いこなすのは大変ですが(対応ありのデータをGLMで解析しようとするとけっこうお勉強しないといけない),とりあえず分析の内容をしって公式どおりに計算するだけなら参考書を読みながら「対応ありのデータに適した分散分析」を行うべきでしょう。(2008)などがあります。03:09波音さん,お返事,どうもありがとうございました。私なりにいろいろ調べて,やはり「対応あり」ANOVAで,GLMという方法が適切だとおもっています。被験者25名が回答した4種類のケーキの「におい」や「嗜好性」などの「好き・嫌い」などの7段階のデータを,GLMで解析して,もしGLMで有意であれば,どのサンプルとどのサンプルに有意差があるのか,Bonferoniの多重比較で検討しようと思っていました。今まで,「対応なし」ANOVAで解析してきたと言われてしまい,困っています。方法も異なれば,当然,異なった・間違った解析・解答をえるのではないかと思いますが,そのように考えてよろしいでしょうか?だから,適切な統計方法で,解析する...のですよね。異なった・間違った解析・解答をえるのではないかと思いますが,そのように考えてよろしいでしょうか?それが正しいです。その担当教官(?)が「対応なしのデータとして解析しなければ受け付けない」というのであれば,それに従うしかないということもあります(現実的に)。ちなみに,擬似反復はすぐに分かります。実験には10人そこそこの被験者しかいないのに,分散分析表の自由度が明らかに高すぎる場合などは,まず間違いなく擬似反復に気づかずに解析しています。19:32お返事,どうもありがとうございました。Analisis)を使って解析をすすめるように指示をうけました。2種類のSPSS用「対応なし・あり」用のデータベースを作ったので,結果を比較したいと思います。同じ調査で,被験者に,ケーキ4種類について,好みの順位・1位・2位・3位・4位をつけてもらいました。2この順位に意味(群間に差)があるのか,検定しなさいと指示を受けました。79点として,キャノーラのケーキが一番人気があったとする結果を,統計で証明したいのですが,ケーキ4種類の比較を検定する場合,どのような方法が妥当でしょうか?ご教示願えればと思います。20:21あなたからも意見を述べればよいと思いますけど?学習成果を反映するのが卒論(授業)でしょう。い,「知らない」と言い切られ,これまで,この方法で全員がやってきたと言われると説得する気がなくなりました。検定か,クラスカル・ワリス検定で,行いたいと思っていますが,ここでも「対応あり」とするか,「対応なし」とするかで,統計の選択が異なると思います。検定か,クラスカル・ワリス検定で比較することは,正しいのでしょぅか?ご教授の程,どうぞよろしくお願いいたします。07:24知ったかぶりさま,お返事,どうもありがとうございました。「対応あり」のデータとして教員を説得しようと,情報を集めることにしました。なるかわかりませんが,とりあえず試みてみたいと思います。ちなみに,擬似反復はすぐに分かります。実験には10人そこそこの被験者しかいないのに,分散分析表の自由度が明らかに高すぎる場合などは,まず間違いなく擬似反復に気づかずに解析しています。103という結果になり,自由度が103となりました。designで検定すると,有意差が出たところは一致しました。その後のtukeyとBonferiniでは結果が異なりました。お手数をおかけ致しますが,どうぞよろしくお願いいたします。「自由度が明らかに高すぎる場合」というのは,どの位高い場合を指すのでしょうか?「明らかに高すぎる」とか「どのくらい高い場合」とか言うことではないのです。そもそも,検定統計量の計算式が違うのですから,自由度の数え方も違うのです。対応のあるデータを対応のないデータと見て検定するのは間違っているので,どの程度間違っているかと言うことではないのです。見ても明らかにおかしい,つまり,本来対応のあるデータなのに対応のないデータと見て誤った検定をしたことが分かるでしょうということです。designで検定すると,有意差が出たところは一致しましたたまたまでしょう。有意か有意でないかと言うことだと同じ結果になっても,両方の検定手法でP値が異なるので,結果が食い違うこともあるということ。11:36らちがあかないので,シミュレーションしました。有意差ありかなしか,ちょうどギリギリの状態になるようにデータを作ってあります。ラメトリック検定においては,対応がないとして検定すると,自由度の水増しが明らかです(というか,繰り返しますが,不適切な検定です)。検定すると5%の有意水準で有意ですが,対応があるとして検定すると有意な差があるとはいえないということになります。05:22お返事とご助言,どうもありがとうございました。説得材料を集めるのに時間がかかり,お礼が遅くなりましたこと,お詫び申し上げます。(海外の大学院のため,自分の知識を固めてからでないと,第二外国語で相手を説得できません。)まず研究グループの仲間に「対応あり・なし」の説明をしたところ納得が得られ,他のグループと一部教員の助言とは異なるけれども私の班は,正しいと思える統計で処理を進めて最終研究報告書を出すことで一致しました。今後,審査がありますが,再度,今度は教員を説得したいと思います。ご教授,どうもありがとうございました。間違った方法でせっかくのデータを台無しにすることのないよう,今後とも勉強していきたいと思います。ありがとうございました。