No.09027　決定係数の値と有意性の検定結果の解釈について　　【アルビィ】　2009/01/25(Sun) 23:08

対数変換しても偏りのあるデータの分析方法について(8971)で投稿させていただいたアルビィでございます。また，前回の続きの分析で， お聞きしたいことがありまして，再度投稿させていただきます。

実 は，場面ごとの援助意欲に影響を与えている個人要因を明らかにするため，目的変数に援助意欲，説明変数に性別，障がい者との接触経験(有・無)，将来の夢 (支援職希望か否か)の3つを設定したカテゴリカル回帰分析をSPSSで実施しました。なお，場面は4つなので，4回実施しました。

結果，ほとんどの場面で共通して言えることは，回帰曲線の有意性の検定結果は有意となるのに，決定係数の値が0.1よりも小さい値になっていること，そして，それぞれの説明変数の係数を見てみると有意になっている変数があること，この2点です。

さて，ここでお聞きしたいのは以下の内容です。
1. もし，各場面の援助意欲に対する個人要因の影響を検討をしたい場合，決定係数の値は低くても，このままカテゴリカル重回帰分析の結果を用い，有意となった 各説明変数の標準偏回帰係数を参考に進めるべきか，または，決定係数の値は低いため全体で考えるというのはやめて，各場面における援助意欲の性差を比較を マンホイットニーのU検定等で比較するというように，個人要因別で分析するべきか。

2. 一応，ここではカテゴリカル回帰分析を用いているのですが，他に適切な分析方法はありますでしょうか？

お忙しい中を本当に恐縮ではありますが，ご指導よろしくお願い申し上げます。
No.09028　Re: 決定係数の値と有意性の検定結果の解釈について　　【青木繁伸】　2009/01/26(Mon) 00:00

> 回帰曲線の有意性の検定結果は有意となるのに，決定係数の値が0.1よりも小さい値になっていること，そして，それぞれの説明変数の係数を見てみると有意になっている変数がある

幾つかの変数の回帰係数が有意であるのはそれはそうなんでしょう。
しかし，決定係数が0.1よりもちいさいというのは，ちょっと。
決定係数が0.1ということは，要するに，使った説明変数では被説明変数を10％しか説明できないと言うことですよね。第三者的にその数値はどのように評価されるでしょうか。

> または，決定係数の値は低いため全体で考えるというのはやめて，各場面における援助意欲の性差を比較をマンホイットニーのU検定等で比較するというように，個人要因別で分析するべきか。

方針を変換しても，結果は変わらないと思いますけど。
No.09033　Re: 決定係数の値と有意性の検定結果の解釈について　　【アルビィ】　2009/01/26(Mon) 12:11

> 幾つかの変数の回帰係数が有意であるのはそれはそうなんでしょう。しかし，決定係数が0.1よりもちいさいというのは，ちょっと。決定係数が0.1という ことは，要するに，使った説明変数では被説明変数を10％しか説明できないと言うことですよね。第三者的にその数値はどのように評価されるでしょうか。

そうなんです。全体での説明力が極めて少ない状態だと指摘されるのは当然のことだと思っております。挿入できる個人変数もこれ以上なさそうなので，これも質問紙設計上の問題だと思い，深く反省をしているところです。

> 方針を変換しても，結果は変わらないと思いますけど。

全 体での説明力がないと指摘される一方，部分部分では，他の個人要因の影響を考慮できていないと指摘されるのも否めないと思います。しかし，この状況で何が できるのかを考えなくてはならないのも事実かと思っております。消極的なアプローチではあると思いますが，回帰分析の結果，説明変数の値が小さかったこと を説明した上で，各場面で有意となっている個人要因を分析するというのはどうでしょうか？Aという場面で，性別と経験が有意だとすれば，4グループに分け てクラスカルウォリスの検定を適用するとか・・・。

何分手探りでやっている状況でして，間違っている部分もあるかもしれませんが，暖かいご指導をよろしくお願いいたします。
No.09034　Re: 決定係数の値と有意性の検定結果の解釈について　　【青木繁伸】　2009/01/26(Mon) 14:14

> Aという場面で，性別と経験が有意だとすれば，4グループに分けてクラスカルウォリスの検定を適用すると

やっても良いとは思います。
ただ，最終的には多変量的な結果を優先するべきでしょう。
No.09054　Re: 決定係数の値と有意性の検定結果の解釈について　　【アルビィ】　2009/01/27(Tue) 18:49

> やっても良いとは思います。ただ，最終的には多変量的な結果を優先するべきでしょう。

ありがとうございます。少し考えてみましたが，やはり多変量解析のデータを用いて説明できる範囲で結果を作りたいと思います。

前回と今回と，ご指導をいただき，本当にありがとうございました。
これからもがんばって分析をすすめ，論文作成につなげていこうと思います。

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