はじめまして

ブログ発投稿です。
はじめまして、freakです。

このブログは、自分が他の人にSPSSの使い方について聞かれた場合に、どのように答えればいいかを考える、統計メモのようなものです。
明日ぐらいに、多重比較の検定方法に対する疑問を投稿する予定です。

コメント 10

SPSSの初心者で統計もまったくの初心者です。
基本的な質問で大変恐縮ですが、お答えいただけると幸いです。

【質問1】　平均値の信頼区間はどのようにSPSSで出力されるのでしょうか（T検定による平均値の２群間の比較でなく、単なる平均値です。例えば1つの人口集団の身長等の推定）？『分析』＝＞『記述統計』＝＞『度数分布表』や『記述統計』では単なる平均値しか出ません。そこで、『分析』＝＞『平均値の比較』＝＞『１サンプルのT検定』にして『検定値』を０にすれば良いようにも思えますが、これで正しいでしょうか？

【質問２】　上記と同様な質問です。比率の信頼区間はどのようにSPSSで出力されるのでしょうか（カイ２乗検定による比率の２群間の比較でなく、単なる比率です。例えば1つの人口集団の男女比率の推定）？『分析』＝＞『記述統計』＝＞『度数分布表』や『記述統計』では単なる比率しか出ません。そこで、サンプル数決定時に用いた式 n = (Z1-α/2)(Z1-α/2)・p(1-p)/d･dに逆にnに実際のサンプル数、Z1-α/2=1.96 (信頼水準95%時）、pに実データ上のの男の比率（または女の比率）を各々代入して、precisionであるdを手計算で算出してその±dを実際の比率pにつけて信頼区間とするのでしょうか？

質問の意図がお分かりになられることを期待します。分かりやすいご説明を初心者である小生にお教えいただけると大変助かります。よろしくお願いします。
by gwumcha (2005-05-12 03:59) 

>gwumcha様へ
freak＠ブログを見に来ていただきありがとうございます。

統計の専門家ではないので信頼性の低いソースであることをご容赦ください。
＊ブログでは公開していませんが、メールでも質問を受け賜りました。
　返信はこのコメントに代えさせて頂きます。

〔質問1〕の平均値の信頼区間の算出について
・質問にあった方法
分析→平均値の比較→1サンプルのt検定で、デフォルトの検定値=0のままOKをおせば、アウトプットに信頼区間の下限と上限が表示されます。
・それ以外の方法
分析→記述統計→探索的でも、信頼区間が算出されます。

〔質問2〕
恐縮ですが、内容が理解できません。
平均が存在しないものに信頼区間があるのでしょうか?
このような分析をしたことがないのでわかりません。

たいしてお役に立てなくてどうもすみません。
by freak (2005-05-12 17:11) 

freakさん
ご回答ありがとうございます。
質問1のお答え2つも頂き助かります。質問2は、質問1が母平均の推定の信頼区間であったのに対し、母比率の信頼区間の質問です。もし、お分かりに習えましたらお教えください。
では、気長に待っております。
by gwumc (2005-05-13 00:05) 

gwumc様へ
freak@拝復です
母比率の信頼区間を知りたいのならば、
比率の平均値の信頼区間では、いけないのでしょうか?
その場合は、1サンプルは、1人でなく、比率を算出するデータになります。
このような分析について経験がないのと、統計の専門家ではないのでそれ以上のことは分かりません。

参考になるかわかりませんが、以下のような方法があるそうです。
http://www.ec.kagawa-u.ac.jp/~hori/delphistat/binom.html
＊既にご存じでしたら、すみません。
by freak (2005-05-13 15:31) 

3つ以上の水準を扱う一元配置分散分析について、等分散性の検定を実行し、異分散だと判定された場合の分析の仕方がよくわかりません。等分散の場合はそのまま検定→有意差が確認できた→多重比較、を行えばよいのですが、そうでない場合はどうすればよいのでしょうか。
ノンパラメトリック検定のクラスカルウォリスのＨ検定を用いる方法が良いと書かれている文献を良く見かけますが、TamhaneやDunnetと言った等分散性を仮定しない検定と何が違うのでしょうか？わかる方いれば教えていただけるとありがたいです。
by SP (2005-10-04 13:57)
by ＳＰ (2005-10-04 14:33) 

> SP 様
freak管理人です
分散分析では，等分散性であることが前提になっているので，
等分散でないときはどうするかという質問ですね?

・1要因の分散分析と多重比較は別物を考えている研究者もいます
(永田・吉田, 1997)。
・TamhaneやDunnetもノンパラメトリック検定です。

＊間違っていたらごめんなさい。

引用文献
永田靖・吉田道弘, 1997, 統計的多重比較法の基礎, サイエンティスト
by freak (2005-10-04 19:14) 

TamhaneやDunnetもノンパラメトリック検定もノンパラメトリック検定なんですか！？知りませんでした。ありがとうございました。
恐縮なんですが、これらがノンパラだと言える根拠教えていただけるとありがたいです。
by ＳＰ (2005-10-04 21:55) 

>ＳＰ 様
freak＠管理人です

拝復です。
ノンパラの根拠の話になると，統計の専門家でないので説明が難しいです。
正規分布を仮定していないからとしかいえません。
詳しくは，
『永田靖・吉田道弘, 1997, 統計的多重比較法の基礎, サイエンティスト』
を参考にされたら，理解に役立つと思います。
by freak (2005-10-05 16:18) 

Tamhaneとクラスカルウォリスの違いって何ですか？どのようなときにどちらを使うと良いということがありましたら教えて頂きたいです。
by RM (2005-11-18 01:55) 

私はTamhaneとクラスカルウォリスは全く別物と考えたほうがいいと思います。Tamhaneはデータが正規分布していると仮定できて、かつ等分散でない時に使用するのが良いと思います。すなわちパラメトリック検定の一種です。
ちなみに私はクラスカルウォリス検定を使って一元配置分散分析をやってます。クラスカルウォリスはノンパラメトリック検定なのでデータが順位尺度であったり正規分布でないと仮定された場合に適しているでしょう。

基本的に分散分析をする前にデータの特徴を見るために正規性の検定を行う必要があると思います。
by S (2007-01-17 20:47)