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■α係数と(標準)因子得点 2002.11.11. 作成 1. おかしい 今年(2002)の修論中間発表を聞いていて,気になったことが一つあります。それは,因子分析の後のデータの扱いについてです。因子分析を行って,単純因子構造を求めるために,項目の選択を行う。そして最終的に出てきた因子を説明するのに,負荷量.4以上の項目を四角で囲んで表示し,α係数を求める。そしてその後の分析のために,因子得点(標準因子得点)を算出する。これはちょっと手続きとしておかしいのです。 なぜおかしいかというと,α係数を求めたり四角で囲むのは,項目の素点を単純に合計して尺度得点を算出するときのやり方であって,因子得点で分析するなら,こういう手続きは不要だし不適切だからです。 2. 合計得点の考え方 今,30項目の質問紙があったとして,因子分析の結果3因子が抽出されたとしましょう。このとき,因子1に高い負荷量を示す項
○ 2つの母集団の平均値に有意差があるかどうかはt検定で調べることができるが,3つ以上の母集団について平均値に有意差があるかどうかを調べには分散分析を使う. ○ 結果に影響を及ぼす様々な要因のうちで,他の要因は変えずに1つの要因の違いだけに着目して,その平均値に有意差があるかどうか調べるものを「一元配置法」(1因子の分散分析)という. (1) 3つのグループから成るデータは一般に全体平均のまわりにバラついている.そのバラつきは,右図1にように各グループの平均値が違うことによるもの(グループ間の変動,列の効果)と,各グループの平均値からも各々のデータごとにずれているもの(グループ内の変動)に分けて考えることができる. すなわち,分散分析においては,全体の変動(各々の値と全体の平均との差の2乗の総和)をグループ内の変動(各々の値とそのグループの平均との差の2乗の和)とグループ間の変動に分けて,
アンケート結果などの集計表をみたときに、これって差があると言えるのかなという疑問を持ったことはありませんか?有意な差があるかの検定は、Excelで簡単にできますので、試してください。 先日、アンケートのクロス集計の結果を有意検定して欲しいと依頼があったので、カイ2乗 (χ2) 検定と調整残差から残差判定の結果を添付しました。そのときの期待値などの説明を手書きで書いてPDFにしたものを送付したのですが、折角書いたのでブログにも記しておきます。 Excelでカイ二乗検定を調べると、CHITESTという関数があります。(と、いうかExcelでカイ二乗検定ができることを知りませんでした...。) ヘルプには下記の集計表が記載されています。
分散分析について 1.分散分析の前提について 分散分析(analysis of variance; ANOVA)は,複数の群間の平均値を比較するための手法です.実験研究で特に多く扱われます.2群間の平均値を比較するのであれば,t検定というものがあります.分散分析は,この分析をさらに複数群間(そして複数要因間)の比較に拡張したものだというイメージを持つと分かりやすいと思います.実際,2群間の平均値差を分散分析にかけると,t検定とまったく同じ結果を生みます. 「群間の比較」というと,「群の違い」→「従属変数の違い」といった説明・因果のイメージを抱きやすいですが,これは正しくありません.例えば調査研究で,成績が高い人と低い人に分けて動機づけ得点の比較をする場合を考えてみましょう.このとき,群間に差があると,「成績が高い人ほど動機づけが高い」という説明をしがちです.この説明は間違っていないので
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