「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---022

★ 2群間の事前・事後のアンケート処理方法について ★

　286　2群間の事前・事後のアンケート処理方法について　　morimori　　2002/12/21 (土) 10:31
　　288　Re: 2群間の事前・事後のアンケート処理方法について　　青木繁伸　　2002/12/21 (土) 13:49
　　　297　Re^2: 2群間の事前・事後のアンケート処理方法について　　morimori　　2002/12/23 (月) 21:28
　　　　298　Re^3: 2群間の事前・事後のアンケート処理方法について　　青木繁伸　　2002/12/23 (月) 23:12
　　　　　299　Re^4: 2群間の事前・事後のアンケート処理方法について　　青木繁伸　　2002/12/23 (月) 23:12

286.　2群間の事前・事後のアンケート処理方法について　　morimori　　2002/12/21 (土) 10:31

よろしくお願いします。

　事前のテストで等質とみなせる2群に異なるタスクを与えました。やる前にタスクを一見した印象と，タスク後の印象をアンケートで7段階評価してもらいました。調査の目的は，タスク間の印象の違いを探ることと，事前・事後の印象がそれぞれの群内でどの様に変化するかというものです。

　質問事項
1.これは2要因と考えた方がよいでしょうか。つまり，タスクという要因と時間という要因です。そうなると2要因の分散分析（1つは対応有り，1つは対応なしの混合計画）を行う必要があるのでしょうか。
2.1要因と見なせる場合，群間のt-testと群内のt-testをそれぞれ行えばよろしいでしょうか。順位尺度なので，サイン検定にすべきでしょうか。
3.アンケート項目間の相関はスピアマンの順位相関やケンドールのタウをつかうべきでしょうか。

　以上，3点についてお願いします。

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288.　Re: 2群間の事前・事後のアンケート処理方法について　　青木繁伸　　2002/12/21 (土) 13:49

> 1.これは2要因と考えた方がよいでしょうか。つまり，タスクという要因と時間という要因です。そうなると2要因の分散分析（1つは対応有り，1つは対応なしの混合計画）を行う必要があるのでしょうか。

そうでしょうね。
前後の7段階評価の差をとったものをデータとすると一要因になりますが，差を取ることに意味があるか（7段階評価が間隔尺度といえるか）問題ですね。それが許されるとすると単に独立に標本のt検定（平均値の差の検定）になりますね。

> 3.アンケート項目間の相関はスピアマンの順位相関やケンドールのタウをつかうべきでしょうか。

順序尺度ということなら，順位相関係数を使うべきでしょう。（τも順位相関係数ですよ）

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297.　Re^2: 2群間の事前・事後のアンケート処理方法について　　morimori　　2002/12/23 (月) 21:28

さっそくご回答いただきありがとうございました。

> > 1.これは2要因と考えた方がよいでしょうか。つまり，タスクという要因と時間という要因です。
> そうでしょうね。
　タスクの直前と直後なので，時間という要因はタスクの要因とも考えられないでしょうか。

　あと，2群間のみの7段階のアンケートを比較処理する場合，ノンパラメトリック法のウイルコクソン順位和検定を行うのと，t検定を行うのではどちらがいいでしょうか。ちなみに心理尺度（動機など）を比較したいため，何らかの方法で比較する必要があります。

　また，よろしくお願いします。

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298.　Re^3: 2群間の事前・事後のアンケート処理方法について　　青木繁伸　　2002/12/23 (月) 23:12

> 　タスクの直前と直後なので，時間という要因はタスクの要因とも考えられないでしょうか。

考えられますよ。
しかし，それは，差を取ったデータを使えば要因はなくなると言うことです。
しばらく前にも出ましたが，前後のデータを生かせば対応のあるt検定ですし，差を取ってやれば，単なる一標本の（母平均の）検定になるのです。つまり，次元が一つ落ちるというわけです。

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299.　Re^4: 2群間の事前・事後のアンケート処理方法について　　青木繁伸　　2002/12/23 (月) 23:12

> 　あと，2群間のみの7段階のアンケートを比較処理する場合，ノンパラメトリック法のウイルコクソン順位和検定を行うのと，t検定を行うのではどちらがいいでしょうか。ちなみに心理尺度（動機など）を比較したいため，何らかの方法で比較する必要があります。

何らかの方法で比較する必要があると，わざわざ表明される意図が分かりません。

要するに，ノンパラメトリック検定（ウィルコクソン）とパラメトリック検定（t検定）のいずれがいいのかという質問でしょうが，それは，それぞれの検定が要求している条件があなたのデータに合致しているかと，あなたが必要としている検定力に依存するわけでしょう。

t検定は，母集団が正規分布に従っていることを前提にしているのでしょう。
ノンパラメトリック検定は，条件が満たされている対応するパラメトリック検定に比べると，検定力は落ちます。しかし，条件が満たされていない場合のパラメトリック検定は妥当性が低いと言う根本的な欠陥を内在しています。

どちらを取るかは，ユーザが適切な判断により決めるべきです。
その判断が適切だったかどうかは，その論文を読む査読者（読者）が判定してくれます。

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