心理統計学スレ

**没個性化されたレス↓** · 2011/12/22(木) 07:47:50.84

心理学は元々文系科目だけあって統計が苦手な人も多いことだろう
色々情報交換しよう

**没個性化されたレス↓** · 2011/12/22(木) 21:05:23.37

('仄')ﾊﾟｲﾊﾟｲ

**没個性化されたレス↓** · 2011/12/22(木) 23:32:11.25

以下にあげる統計的処理に関する語句をそれぞれ100字以内で説明せよ。
（1）φ係数
（2）因子分析における斜交回転（斜交解）
（3）測度の信頼性、α係数
（4）段階的重回帰分析
（5）偏相関係数

**没個性化されたレス↓** · 2011/12/23(金) 00:51:05.40

簡単すぎるぞ。
大学院の入試レベルだな。

このレベルなら、臨床心理士の資格試験の統計の問題の方が引っ掛けがあるからまだ難しいぞｗ

**没個性化されたレス↓** · 2011/12/23(金) 07:11:25.97

>>4
正解。
お茶女の院試問題。
臨床心理士試験は院卒者対象だからもっと難しいのが当然。

**没個性化されたレス↓** · 2011/12/24(土) 21:53:42.78

簡単過ぎるなぁ
難しい問題カマーン

**没個性化されたレス↓** · 2011/12/24(土) 22:38:52.38

>>6
まず答えてみたら？

**没個性化されたレス↓** · 2011/12/30(金) 15:57:40.94

優位確率がさっぱりなんだ、低脳ですまん

水準って自分で設定しちゃっていいの？

**没個性化されたレス↓** · 2011/12/30(金) 16:02:14.30

>>8
「有意」だ。
漢字から違ってるぞ。
．05だとほぼ有意水準ありと認められる。

**没個性化されたレス↓** · 2012/01/09(月) 22:01:19.41

有意水準あり
ってのもかなり日本語に難あり
だと思うがな。

**没個性化されたレス↓** · 2012/01/31(火) 16:49:59.20

統計専門にしてる人いる？
聞きたいんですが，重回帰分析やるか分散分析やるかについて，
独立変数が量的か質的か以外の判断基準を教えてください。

**没個性化されたレス↓** · 2012/02/02(木) 01:13:23.30

>>11
そんな事は自分で考えろ。
他人をあてにするな。

**没個性化されたレス↓** · 2012/02/02(木) 14:38:55.02

>>11
重回帰分析は分散分析、分散分析は重回帰分析って習った。
同じ分析法で、独立変数が量的か質的かで呼び名が違うだけ。

**没個性化されたレス↓** · 2012/02/03(金) 21:36:01.92

キチガイが暴れてるんだが心理学的にどうなんだ
http://anago.2ch.net/test/read.cgi/yahoo/1293751901/401-500

**没個性化されたレス↓** · 2012/02/08(水) 06:57:51.23

>>11
指導教官に従う
学会誌を眺めて決める
ソフトのお勧めに従う
JMPを使えばどちらでも同じ
要因が少なければ分散分析、多ければ回帰分析
入れ子、枝分かれがあれば、分散分析の方がやりやすかろう
ソフトによっては、出力される統計量の種類が異なるので、必要な統計量が出される方
予測や推定は回帰分析
交互作用を見たければ分散分析
本質的には同じものだから、上に書いたように、指導に従うか、慣習によっとけばよい

**没個性化されたレス↓** · 2012/02/11(土) 17:07:33.12

リサーチャー見習いです。
表側にタレントが20人、表頭にイメージワードが30個あるGT表からタレントイメージのコレポンマップを作る案件で、
各タレントのイメージを回答してるのはそのタレントを知ってる人に絞りこんでるからタレントによって回答者の母数がバラバラ。
だから表のスコアが同じパーセントでも実数はタレントによって違っちゃう。
こういうときは実数でコレポンしないとおかしなことになると思うので実数でやったらパーセントでやれってクライアントに言われた。
実数でやるべき理由を説明しても、クライアントは時系列の分析をしてるらしく、前回もパーセントでやってるから合わせてくれとのこと。
知見のある方、正しい対応はどうすればよいか、ご教示くださいませ。

**没個性化されたレス↓** · 2012/02/12(日) 00:32:01.14

見習いとは言え、リサーチャーと名乗る人が、回答者の母数がバラバラなんて訳のわからない言葉を使ってはいけませんな。
で、正解はクライアントの言う方法で間違いはない。

**没個性化されたレス↓** · 2012/02/12(日) 01:39:03.73

>>17
あ、回答ありがとうございます！
要は各タレント認知者ベースなのでパーセントじゃ異なるはずのサンプルのウエイト同じになっておかしいかなと思ったのですが、そうではないのですか？

**没個性化されたレス↓** · 2012/02/12(日) 13:12:06.73

>>18
横から。
あなたの言う方が正しい。(母数＝回答者数だとして)

ただ、コレスポンデンスってのは、そんなに厳密なものではないので、ちょっとくらい違ってもそんなに大きな差は出て来ないはず。
手元にある参考書籍に載っている数値でやってみたけど。(回答者数の最大は120、最小は80人)

とにかく両方やってみて比較してみては？

ところでGT表って知らなかったから、調べてみたら、「単純集計表」らしいんだけど、あなたの言うのはクロス表ですよね。

**没個性化されたレス↓** · 2012/02/12(日) 16:02:19.38

>>19
ありがとうございます！やはり％ではおかしいですよね？。
実は％表、ｎ表試したら微妙に違いが出てしまいまして、それでクライアントに突っ込まれたのです。おっしゃる通り、そんなに極端な差はないのですが、
クライアントは特にイメージ戦略を変えてないのに前回とポジショニングが少しずれたことをとても気にされています。
お気持ちは理解できるので、みんなが納得できるいい方法はないかなと考えていました。
各タレントのベースは30～120とかなりのバラツキがありまして、やっぱり％じゃ施策を間違えてしまいそうですね。
社内の先輩方も人によって見解が違い、何か開けてはいけないフタを開けてしまった気持ちです。
あと、GT表ですが、見た目は確かにクロス集計表なのですが、各タレントごとに回答者全体ベースのスコアが集めてあるだけで、
性別とか職業別とかでブレイクダウンしてないので単純集計表のいちバリエーションでこう呼ぶようです。

**没個性化されたレス↓** · 2012/02/12(日) 21:12:53.92

>>20
ごめんなさい。
君山由良『コレスポンデンス分析の利用法』に「横パーセント表の分析」という節があります。
「性別・年齢別などの集計表の場合、性別、年齢別の度数の大小には意味がないことが多いので、回答比率を比較する」
「要因別に集計されたクロス票を分析するときに、横%表を分析した方がよいことがある。この場合、横%の合計値は1になるので、
行要素にウェイトを掛けて、言って印大きさに変換していることを意味している」
とあり、そういう分析も「あり」ですね。>>17の方が正しいかな。

ただ、クライアントさんは、「時系列で」とおっしゃっているとのことですが、
コレスポンデンス分析って、似たような結果になっても、厳密な意味での過去のデータとの直接比較は難しいと思いますよ。
数値に絶対的な意味があるわけじゃなく、相対的なものですし。計算方法が違うと、正負が入れ替わったりしますし。

私なら、過去データをもらって、(たとえば)2009年のAというタレントのイメージ、Bというタレント、C、D、
その下に2010年のA、B、C、D、2011年、2012年というふうに大きな表にしてやってみるかな。
来年以降困るかもしれないけど。

**没個性化されたレス↓** · 2012/02/12(日) 22:24:24.11

>>21
わざわざありがとうございます。その本を見るとまた迷ってきました…
コレポン＝度数の大きさをそのまま表すのではなく、行と列との関連度のみを取り出して、主成分分析によって次元を近似する方法とありました。
こんど会社で％表のスコアがまったく同じでｎ表の度数が大きく異なるタレントが同じ場所にプロットされるかどうか、％表とｎ表でやって確認してみます。
サンプル数の違いが結果に影響を与えるかどうか、やはり自分でやらないとダメですね。
またここに来ますのでお暇なときにでも相談相手になってやってください。失礼しました。

**没個性化されたレス↓** · 2012/02/20(月) 09:03:29.24

心理学板には珍しくまともなやりとり

**没個性化されたレス↓** · 2012/03/22(木) 10:26:53.24

ユング

**没個性化されたレス↓** · 2012/05/31(木) 22:16:01.24

>>13
残念
間違いです。
はじめから学び直してね。

**没個性化されたレス↓** · 2012/05/31(木) 22:19:54.75

>>15
分散分析とは実験計画で要因配置して、観測したデータ（従属変数と考える）を要因のカテゴリー間の分散を吟味し、要因が従属変数に対して統計的に有為であるか否かを検討する方法。

**没個性化されたレス↓** · 2012/05/31(木) 22:57:37.64

すいません、ちょっとお聞きしたいです……
『Aという行動をする後にB、C、Dという行動が何回出現するのか』っていう時の実験参加者全体の平均を知りたいとき
B行動の出現回数÷A行動の出現回数×100
って感じで実験参加者一人一人の%出してそこから平均とっても大丈夫ですか？
良ければ助言お願いします

**没個性化されたレス↓** · 2012/05/31(木) 23:17:34.59

>>27
これって、被験者がＡという刺激に対して何回も行動する、という実験ですか。
各被験者の試行回数が同じで、かつ回数が多ければ、実験参加者一人一人の%を出してそこから平均を取ることは意味があるかもしれません。
この場合、被験者×試行回数を分母にした％と同じ結果になるはずです。
回数が少ない場合、たとえば２回の場合、Ｂ、Ｃ、Ｄは０、５０、１００しか出現しないので、それから算術平均を取ることは乱暴と思います。

**没個性化されたレス↓** · 2012/06/01(金) 08:35:43.25

>>28
A（嘘をつく）行動をした後にB（瞬き）行動を何回するかというような感じの実験です。
人によってA行動の回数が違う時はやっぱり分母が違うと比べられませんよね……。
行動回数は100回で好きなように行動してもらう、その内A行動が何回あるか、更にA行動の後にB行動は～という感じの事を知りたくて計算出来ればしたかったんですが、ちょっと考え直してきます……。
ご指摘ありがとうございます。

**没個性化されたレス↓** · 2012/06/01(金) 09:04:30.17

>>29
「Ａの行動の後Ｂ」という仮説を検証しようとすれば、
被験者Ｘが「Ａの行動の後Ｂ」がどの程度観察されるかを観察し、たとえば３０回中２０回で、
これは他のＣやＤより明らかに多いので、ＸはＢ型と分類しておく。
被験者の数をこなせば、Ｂ型が統計的に有意であることを導ける。
それで、「Ａの行動の後Ｂ」という仮説が検証されることになると思います。