調査データ分析 2009
調査データ分析 2009 最終更新日: counter: (2005/10/3からの累積 ) テスト用データ パソコンの問題がある場合、共同研究室の相談箱か，ＳＰＳＳなどの授業でならってることなら堀(e-mail )に相談する。起動しないなどのハードやソフトがなくなっている等のトラブルは香川大学総合情報基盤センターの担当へ。 小塩真司(2004)『ＳＰＳＳとＡｍｏｓによる心理・調査データ解析－因子分析・共分散構造分析まで』東京図書 および 小塩氏のホームページを利用する。 心理データ解析 小塩氏の説明はSPSS12.0に基づいているのでSPSS15.0、16.0を導入している香川大学総合情報基盤センターとは少し違っているところがある。 小塩氏の説明はSPSSの統計命令の基本部分を中心にしているため、授業内でもう少し高度な部分について説明する。 尺度例などより一般的な論文作成上の参考サイトは
相関係数の幾何的解釈 - 基礎統計学講座 @ ウィキ
身長と体重、気温と湿度、葉面積と果実重量...などといった、「2組の数値がセットになったデータ」があったとしましょう。抽象的なもので説明をするために、2組の数値を文字を使って次のように表すことにします。 この2つの数値間に「相関係数」と呼ばれる値を計算することができます。相関係数は-1～1までの値をとり、1に近ければ「正の相関」、0に近ければ「相関なし」、-1に近ければ「負の相関」であるといわれます。相関が正であるというのは、の値が増えればの値が増加するということを意味し、相関が負であるというのはの値が増加するとの値が減少するということを意味し、両者に相関がないというのはの値を増やしたときの値が増加するか減少するか分からない(散らばる)ということを意味します。
ときわ台学/固有値/固有ベクトルの幾何学的意味
ここでは線形代数において，固有値，固有ベクトルなるもの考える重要性を視覚的に理解するために，２次元ユークリド空間上のベクトルを例にとり，線形写像によってどのように変換されるのか具体的に見てみましょう。 結論を一言で言うと，”ほとんど” の線形写像はベクトルの”引き伸ばし(倍率が1以下ならば縮小)”と考えることができ，その引き伸ばしの方向を決めているのが固有ベクトルで倍率が固有値です。ただし，この様子は実数の世界で完全に捉えることは不可能で，複素数の世界において可能となります。 １．引き伸ばしと回転 ［１］ まず，線形写像： T(r )：r → v ( v ＝Tr ) を表す行列Tが対角行列で表せるとき，この写像が幾何学的にどのような意味をもつのか考えて見ましょう。 ［ケース１］ T(r)を表す行列を，
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統計量のベクトル的見方
http://econom01.cc.sophia.ac.jp/seminar/semi08/stat3.htm
