「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 044

No.15550　マクマネーの検定？　　【とちぎ】　2011/10/25(Tue) 08:49

青木先生，はじめまして。

2種類の対応する政策への賛成・不賛成条件別の回答を同一参加者から得ました。
ここで，特定の心理尺度を用いて参加者を高得点群と低得点群に分類しました。
このとき，高得点群と低得点群との間の賛成の変化の差を分析したいです。
つまり，「消極」から「積極」へ条件が変わったとき，低得点群と高得点群で賛成の比率の差を比較したいです。
※下記2つの表（◆）をご参照下さい。

下記の通り，いずれも変数も0，1の2値的なものです。
　・政策・・・積極 or 消極 (=1 or 0)
　・回答・・・賛成 or 不賛成 (=1 or 0)
　・得点・・・高得点 or 低得点 (=1 or 0)

異なる2期間での政策への賛成・不賛成のデータを分析するためには，異なる2期間での政党の支持・不支持を調べるマクネマーの方法が適しております。

ただ，このとき高得点群と低得点群に分類された要因を考慮すると，1つ次元が上がってしまい，どのような分析・検定を行ったらよいのか検討がつきません。

恐縮ではございますが，ご回答できましたら幸甚です。
どうぞよろしくお願い申し上げます。

No.15551　Re: マクマネーの検定？　　【とちぎ】　2011/10/25(Tue) 08:50

以下が対応する表となります：
◆表：政策条件別の回答人数
●低得点群不賛成 or 賛成
政策 0 1
消極 29 7
積極 25 11

●高得点群不賛成 or 賛成
政策 0 1
消極 18 18
積極 14 22

No.15552　Re: マクマネーの検定？　　【青木繁伸】　2011/10/25(Tue) 09:15

マクネマーの検定は，二時点で「同じ刺激に対する反応」を測定した場合に使えます。異なる質問への該当・非該当とか得点の二値化の場合にはふさわしくないでしょう。
このような場合には，項目間の相関を見るべきでしょう。2値データの場合の2変数間のφ係数は，データを 0/1（他の数値でもよい）にして計算したピアソンの積率相関係数と等しくなります。
3変数の場合には，変数の3通りの組合せでボンフェローニ法により相関係数の検定を行うことになるでしょう。

No.15553　Re: マクマネーの検定？　　【とちぎ】　2011/10/25(Tue) 09:54

青木先生

ご丁寧な回答，ありがとうございます。

＞異なる質問への該当・非該当とか得点の二値化の場合にはふさわしくない

勉強になりました。

＞2値データの場合の2変数間のφ係数
＞3変数の場合には，変数の3通りの組合せでボンフェローニ法により相関係数の検定を行う

ご指摘頂きました検定法で改めて分析いたします。
教えて下さいまして，ありがとうございました！