「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 041

No.06709　リッカートスケールによる不安感の分析について　　【MAGI】　2008/06/08(Sun) 21:31

いつも参考にさせていただいています．1全く不安なし，2あまり不安でない，3どちらとも言えない，4やや不安，5とても不安，というふうに，5段階のリッカートスケールによる不安感を従属変数として，独立変数との関係を分析しています，独立変数は，連続変数の場合もあれば，カテゴリ変数（年収を数群に分類～有無の2群等）もあります，独立変数のが連続数の場合はマンホイットニ検定で，カテゴリ変数の場合は分散分析のうち Kruskal-Waillis testを経て，Tukey-Kramer法やScheff?で多重比較という手順でよいでしょうか．分散分析と多重比較の方法の選択はいろいろ条件があるようで．
取り急ぎ質問のみ失礼します．

No.06710　Re: リッカートスケールによる不安感の分析について　　【波音】　2008/06/09(Mon) 00:36

> 独立変数のが連続数の場合はマンホイットニ検定で，カテゴリ変数の場合は分散分析のうちKruskal-Waillis testを経て，

独立変数が連続型である場合は回帰モデルになります（独立変数が複数あるのなら重回帰モデル）。カテゴリカル型である場合は分散分析モデルになります。連続型とカテゴリカル型が混在していれば，それは共分散分析モデルになります。

いわゆるt検定になるか，マンホイットニーのU検定になるのかは独立変数うんぬんではなくて，従属変数がどうであるかということでしょう。つまり，従属変数の尺度水準が順序尺度であるか，間隔尺度以上であるかということです。前者ならマンホイットニーのU検定，後者ならt検定，というのが多くの教科書に書いてあることです。

それで，3群以上なら分散分析かクルスカル・ワリス検定か，という問題。

No.06717　Re: リッカートスケールによる不安感の分析について　　【MAGI】　2008/06/09(Mon) 21:33

波音さんコメントありがとうございます
取り扱うデータがどうしても順序尺度かカテゴリデータが多く，分析の手法の選択にいつも迷ってしまいます
再度整理してみます
ただ，回帰分析で取り扱える連続変数以外の変数は，ロジスティック回帰分析の場合の二値の従属変数のみというのが私の理解だったので，，，