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コメント(36)
SPSSで２変量の相関分析ってあるじゃん？
あれって、例えば身長とか体重、テストの点数みたいな連続する変数（名前なんだっけ？）のみしか対象としていないんだっけ？
たとえば質問紙の得点（これは身長とかと違って連続する変数じゃないよね？）にも相関分析って使えるの？？
もしＮＧだったら自分やばいです（笑）
研究法の教科書行方不明だから、知識が確かじゃないまま突っ走ってしまっているんだよね。不安になったから聞きました。
ちなみに相関分析で求められる相関係数と、回帰分析で求められる傾き(?!)の値って、何が違うの？？
ホントにゆとりのある方、もしくは気が向いてくれた方、答えていただけると嬉しいです。
ほぼ１００％自分しか活用しなさそうなトピ立ててごめんね（＞＿＜）
あれって、例えば身長とか体重、テストの点数みたいな連続する変数（名前なんだっけ？）のみしか対象としていないんだっけ？
たとえば質問紙の得点（これは身長とかと違って連続する変数じゃないよね？）にも相関分析って使えるの？？
もしＮＧだったら自分やばいです（笑）
研究法の教科書行方不明だから、知識が確かじゃないまま突っ走ってしまっているんだよね。不安になったから聞きました。
ちなみに相関分析で求められる相関係数と、回帰分析で求められる傾き(?!)の値って、何が違うの？？
ホントにゆとりのある方、もしくは気が向いてくれた方、答えていただけると嬉しいです。
ほぼ１００％自分しか活用しなさそうなトピ立ててごめんね（＞＿＜）
げー、さっきの説明は僕の思い込みだったみたい。
相関関係と因果関係は違う
相関係数の値が大きくても，因果関係があるとは必ずしもいえない。
変数Aと変数Bに相関がある時の可能性は，以下のように考えられる。
1.A→B ： AがBの直接的な原因
2.A←B ： BがAの直接的な原因
3.A→B かつ A←B ： AとBが相互に影響しあう
4.A→X→B ： 間にXという変数が入ることによる間接的な原因
5.AがXと高い相関 かつ X→B ： AがXと高い相関を示すために生じる間接的な原因
6.X→A かつ X→B ： 第３の変数が共通の原因となる
7.上記の複数の組み合わせ
8.何らかの偶然ということもあり得る
従って，AとBという２つの変数間に相関がみられるからといって，AがBの原因となるとはいえない。
「因果関係がある」というためには
少なくとも以下の３点を満たす必要がある
・独立変数（説明変数）が従属変数（基準変数）よりも時間的に先行していること
・理論的な観点からも因果の関係に必然性と整合性があること
・他の変数の影響をのぞいても，２つの変数の間に共変関係があること
引用元 http://psy.isc.chubu.ac.jp/~oshiolab/teaching_folder/datakaiseki_folder/top_kaiseki.html
相関関係と因果関係は違う
相関係数の値が大きくても，因果関係があるとは必ずしもいえない。
変数Aと変数Bに相関がある時の可能性は，以下のように考えられる。
1.A→B ： AがBの直接的な原因
2.A←B ： BがAの直接的な原因
3.A→B かつ A←B ： AとBが相互に影響しあう
4.A→X→B ： 間にXという変数が入ることによる間接的な原因
5.AがXと高い相関 かつ X→B ： AがXと高い相関を示すために生じる間接的な原因
6.X→A かつ X→B ： 第３の変数が共通の原因となる
7.上記の複数の組み合わせ
8.何らかの偶然ということもあり得る
従って，AとBという２つの変数間に相関がみられるからといって，AがBの原因となるとはいえない。
「因果関係がある」というためには
少なくとも以下の３点を満たす必要がある
・独立変数（説明変数）が従属変数（基準変数）よりも時間的に先行していること
・理論的な観点からも因果の関係に必然性と整合性があること
・他の変数の影響をのぞいても，２つの変数の間に共変関係があること
引用元 http://psy.isc.chubu.ac.jp/~oshiolab/teaching_folder/datakaiseki_folder/top_kaiseki.html
SPSSのt検定で有意差の有無が出るわけだけど、その有意差をそのまま鵜呑みにするな的なことが教科書に書いてあった(>_<)
サンプルが多い場合には検定力が高くなるので、微小な平均値の差でも有意となるが、その微小な差が実践的な意味をもたなければ、計算上有意となっても有効な情報ではない。
つまりサンプルが多い時は、有意差が出たらその差がどれほどの意味を持つかに注目する必要があるんだとさ。
そこで母数の推定およびその大きさの評価をおこなうべきである。って115ページに書いてあります(>_<).
SPSSでもt検定やって有意差でたらハイ、おしまい！って思ってたけど、もしやそうではない？！
平均値差の区間推定とか効果量とか、そんな単語があったけど、この２つってもしや１t検定後にやるべきことと関係あったりした？！
テンパって何か色々書き込んじゃいました(>_<)
とりあえず自分でももうちょい調べます。
は？こんなの余裕で答えられるよって人がいたら、教えてもらえると嬉しいです。ってか、今おれが騒いでるやるべきかもしれない事が、別にただの勘違いの可能性もあるので、あまり気にしないで下さい。
何言ってるかわかんない文章でゴメンでした。では後ほど。
サンプルが多い場合には検定力が高くなるので、微小な平均値の差でも有意となるが、その微小な差が実践的な意味をもたなければ、計算上有意となっても有効な情報ではない。
つまりサンプルが多い時は、有意差が出たらその差がどれほどの意味を持つかに注目する必要があるんだとさ。
そこで母数の推定およびその大きさの評価をおこなうべきである。って115ページに書いてあります(>_<).
SPSSでもt検定やって有意差でたらハイ、おしまい！って思ってたけど、もしやそうではない？！
平均値差の区間推定とか効果量とか、そんな単語があったけど、この２つってもしや１t検定後にやるべきことと関係あったりした？！
テンパって何か色々書き込んじゃいました(>_<)
とりあえず自分でももうちょい調べます。
は？こんなの余裕で答えられるよって人がいたら、教えてもらえると嬉しいです。ってか、今おれが騒いでるやるべきかもしれない事が、別にただの勘違いの可能性もあるので、あまり気にしないで下さい。
何言ってるかわかんない文章でゴメンでした。では後ほど。
勘違いではないよ。
検定結果は同じでも（例えばr=.20)は
df=９０だと、１０％水準で有意傾向
df=１００だと、５％水準で有意
df=１６５以上だと、１％水準で有意
でも、この３つのサンプルの散布図を書くと、散らばり度合いは同じな訳。だから、サンプルが大きくなって有意ありとは強くいえない。t検定も同じく、サンプル数が大きくなるほど有意差が出やすい。そんな結果では、強い論旨は述べられない。
何をおいても、まずはグラフを書くのだ。（Y軸誤差に標準偏差も入れるのだ）
それで、誰が見ても差がある！！って感じなら説得力があるよ。
区間推定や効果量は、卒論では必要ないと思われる。
ちなみに、効果量はサンプル数の異なる複数の研究を比較するときなどに“メタ分析”として用いられることがあります。
検定結果は同じでも（例えばr=.20)は
df=９０だと、１０％水準で有意傾向
df=１００だと、５％水準で有意
df=１６５以上だと、１％水準で有意
でも、この３つのサンプルの散布図を書くと、散らばり度合いは同じな訳。だから、サンプルが大きくなって有意ありとは強くいえない。t検定も同じく、サンプル数が大きくなるほど有意差が出やすい。そんな結果では、強い論旨は述べられない。
何をおいても、まずはグラフを書くのだ。（Y軸誤差に標準偏差も入れるのだ）
それで、誰が見ても差がある！！って感じなら説得力があるよ。
区間推定や効果量は、卒論では必要ないと思われる。
ちなみに、効果量はサンプル数の異なる複数の研究を比較するときなどに“メタ分析”として用いられることがあります。
質問！！初歩ですが！！
２要因の分散分析（混合計画）について
t検定とかって何度も繰り返すと第１種の誤りを採択する可能性が高くなるから、繰り返し使っちゃダメっていうじゃん？！
これって、次の条件で使う２要因の分散分析についても同じことが言えるのかな？！
測定項目は以下のものです（おれの実験の被験者やってくれた人は分かりやすいかな?!）。
『測定項目』
【質問紙で７段階評価のもの】
「楽しさ」、「飽き度」、「疲労度」、
【比率尺度】
「作業量（個）」「測定時間（秒）」
『実験計画』
【被験者間要因】
実験群と統制群。計２水準。
＊?
【被験者内要因】
作業の繰り返し数（１ターム目、２ターム目、３ターム目）。計３水準。
んで、こんな感じの測定を繰り返す。
?
従属変数：測定時間
独立変数：グループ（実験群、統制群）
?
従属変数：楽しさ
独立変数：グループ（実験群、統制群）
?
従属変数：時間評価
独立変数：「楽しさ」の得点上位群＆下位群
２要因の分散分析（混合計画）について
t検定とかって何度も繰り返すと第１種の誤りを採択する可能性が高くなるから、繰り返し使っちゃダメっていうじゃん？！
これって、次の条件で使う２要因の分散分析についても同じことが言えるのかな？！
測定項目は以下のものです（おれの実験の被験者やってくれた人は分かりやすいかな?!）。
『測定項目』
【質問紙で７段階評価のもの】
「楽しさ」、「飽き度」、「疲労度」、
【比率尺度】
「作業量（個）」「測定時間（秒）」
『実験計画』
【被験者間要因】
実験群と統制群。計２水準。
＊?
【被験者内要因】
作業の繰り返し数（１ターム目、２ターム目、３ターム目）。計３水準。
んで、こんな感じの測定を繰り返す。
?
従属変数：測定時間
独立変数：グループ（実験群、統制群）
?
従属変数：楽しさ
独立変数：グループ（実験群、統制群）
?
従属変数：時間評価
独立変数：「楽しさ」の得点上位群＆下位群
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