No.09334 Re: 対応ある多標本の比率の差・・・なのでしょうか？ 【DRM】 2009/02/25(Wed) 00:08
これは良くある検定では無理じゃないでしょうか（私の知識ではですが）？
数学を駆使すればできるかもしれませんけれども。
回答がないので強引に検定できる方法を考えてみました。私も統計の素人なのでひそかにこのレスに対するほかの人のフォローを期待しています。
� 仝蹐蠅魍亳腓妊�イ二乗検定
A B C
Q1
Q2
Q3
という表を作り，強引にQ1，Q2,Q3での同等性を検定する。
ただし，繰り返しのあるデータを適応しているので間違い。
�◆．泪�ネマー検定を繰り返す
Q1
A B C
Q2A
B
C
と いう表をつくり，マクネマー検定。Q1とQ2での回答の変化をみるならばこの方法は間違ってるとまでは言えないと思います。しかし，すべての質問で有意差 を見るにはすべての質問同士の組み合わせでこれをしなければなりません。ただ，繰り返し検定するのはまずいのでBONFERRONIで補正する。
コクランのQ検定では各質問の選択肢同士の違いも検出してしまうとおもいます。
分析方法を決めてからデータを取る方が良いみたいです。
No.09335 Re: 対応ある多標本の比率の差・・・なのでしょうか？ 【TU】 2009/02/25(Wed) 03:25
個人的にはDRMさんが
>良くある検定では無理じゃないでしょうか(私の知識ではですが)?
とお答えになられた理由にとても関心があります。何が良くある検定で，それらはどういう制約で上記の要因計画に対して問題があるのか，とても関心があります。
さて，分析方法を決めてからデータを取るのがいいということは完全に同意しますが，この要因計画は，後から，ああぁ。しまったぁ。と言わなければいけないほどのものなのでしょうか。整理してみましょう。
独立変数として，対象が誰かという要因があって4水準あります。つまり，対象が変わることによって，従属変数の値が変化するか否か(どこかとどこかの水準間に有意な差がみられるか否か)を検討しようというわけです。
テストの回答方法は，4択の質問でどれか一つを選ぶということです。この形式は，独立変数の4水準全てにおいて守られています(当然ですが…)。だから，これを従属変数の測定方法と呼ぶことができます。
さ て，テストで得られた回答を何らかの代表値を用いてまとめてみましょう。SSTMさんが書いておられるように，4択のそれぞれが選ばれた回数を集計するの も一つでしょう。あるいは，それぞれの値を総数の500で割って，それぞれの回答が選ばれる確率を計算するのも一つでしょう。
すると，以下のように整理できます。
(1) 独立変数は 対象
(2) 従属変数は 選択数や比率など。
(3) 独立変数の各水準はすべての被験者が参加している。
(4) 気になるのは，独立変数の各水準によって，従属変数の値に変化が出るか否か。
今 まとめさせて頂いたものは，心理学を始めて学ぶ学部生のために書かれた統計の教科書に書いてあると思います。理解を促進するために，ぜひデフォルメしてみ ましょう。独立変数が2水準だったと考えましょう。次に，従属変数は2択だったと考えてみましょう。例えば，独立変数の対象は(a)恋人, (b) 友人 です。 従属変数は，お金を重視しますか?しませんか?の二択です。全ての被験者が，独立変数の2水準全てに回答しています。仮説は，恋人は，お金を重視するだろ うけど，友人だとしないだろう，というものです。この架空の形式と，僕が上でまとめたものって，違いは水準数と選択肢数だけです。
さて， この架空の形式って，まず統計の初歩の教科書に書いてあるのではないでしょうか？書いてあれば，あとは，水準を増やした際に気をつけなければいけないこと を適用しながら同じことをするだけです。これも，心理学を専攻する学部生が使う統計の教科書に書いてあると思います。僕は心理学の学部生が使う統計の教科 書に書いてあるほどの知識しかもっていませんが，それで適用できるように感じています。
違っていたら，先生方のご指摘をありがたく頂戴したく思います。
No.09336 Re: 対応ある多標本の比率の差・・・なのでしょうか？ 【青木繁伸】 2009/02/25(Wed) 11:35
> Q1〜4で，最も重視している選択肢の回答数に差があるといえるかどうかを統計的に調べたいということです。
ということが，ちょっとはっきりしないと思ったので回答を控えておりましたが，数量化III類（コレスポンデンスアナリシス）などを検討するのもよいかと思います。
No.09416 Re: 対応ある多標本の比率の差・・・なのでしょうか？ 【SSTM】 2009/03/04(Wed) 01:27
みなさま，ありがとうございました。
お返事が遅くなり申し訳ございません。
DRMさんの 仰る，マクネマーの検定を繰り返すというのはひとつの方法なのかと思いました。あるひとつの設問（Q1）を基準にして，それと他の設問 (Q2,Q3,Q4…)を比較するなどの工夫もできるかもしれません。理解が間違っていなければ，ご指摘の通りで「Q1とは違っている」とは言えそうで す。もちろん，その場合はQ2とQ3の比較などは別途クロス集計が必要でしょうけれども。でも，ありがとうございます。
TUさんの仰って いたことは，「水準を増やした際に気をつけなければならないこと」から先がすぐに想像がつきませんでしたが，以下のようにもデータをまとめることができそ うだなというヒントをもらえました。（各設問に対する各選択肢もすべて0，1データでまとめることができそうです。）ありがとうございます。
回答者 Q1A Q1B Q1C Q1D Q2A Q2B Q2C Q2D Q3A Q3B Q3C Q3D ……
no.1 →【0，1データ】
青 木先生，数量化�稽燹ぅ劵鵐箸里環鷦┐鬚△蠅�とうございました。確かに，数量化�稽爐膿渕┐垢襪里發劼箸弔諒�法だと思いました。その際には，上のような データのまとめ方で問題ないでしょうか？また，DRMさんの仰っている，マクネマーの検定を使うというやり方にも，誤りがないか，お教えいただけれ幸いで す。
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