エクセルと SPSS による データ分析の方法 社会調査法・実習 資料
仮説の分析に使う代表的なモデ ル １ クロス表 ２ ｔ検定（平均値の差の検定） ３ 相関係数
１．クロス表の分析 二つのカテゴリー変数を組み合わせた 度数分布をクロス表という。 ただし、連続量でもカテゴリー化する ことによってクロス表分析を用いるこ とはできる。 二つの変数の独立性を検定する方法に χ2 乗検定がある。
クロス表の例（ SPSS によるアウト プット）
χ2 乗検定の例 下の結果は５％水準で統計的に有意であり、 二つの変数が独立という帰無仮説を棄却でき ることを示す。つまり、性別とテレビ視聴時 間には関連がある、と言える。
エクセルによるクロス表の分析 例 関数（ COUNTIF など）による処 理では、クロス表の分析は面倒な ようである。 「ピボットテーブルとグラフレ ポート」のメニュを利用する。
クロス表の作成 「データ」 → 「ピボットテーブル／ピボットグラフ を選択」
出来上がったクロス表
クロス表のその後の分析 1. 縦％、横％の計算 2.χ2 乗検定による独立性の検定をする 3. 検定結果が有意だった場合は、どう いう傾向があるかを縦％、横％から読 みとる。 （ただし、前頁のクロス表は、 χ ２乗検 定には適合していないことに注意）
クロス表の読み方
χ2 検定は、セルの期待値（実測値で もほぼ同様）が 5 以下のものがある場 合は有効でない。 （２００人の調査では、５ × ５のクロ ス表では、５以下のセルがあること の方が多いであろう。）
２ × ２のクロス表の場合の χ ２乗検定
χ2 値は、公式によって求められる。（前頁 の数式バーを参照、 2×2 以外の場合は単一 の式で計算するのは複雑であるので各自で 工夫してほしい） 自由度は（ 2-1 ） × （ 2-1 ）＝ 1 χ.05 2 （ 1 ）＝ 3.84 ＞ だから 2 つの 変数（Ｑ１とＱ２）が独立という帰無仮説 を棄却できない。つまり、Ｑ１とＱ２に関 連があるとは言えない。
２．Ｔ検定（平均値の差の検 定） 男女の比較のように二つのグループの 間での平均値の差を分析するのに使う。 比較したいグループが３つ以上の場合 は、分散分析を使う。
T 検定の分析方法 エクセルの「ツール」 → 「分析ツー ル」を用いて分析する。 まず従属変数が群間で分散が等しいか どうかの検定 (F 検定 ) を行なう。
T 検定の分析方法（続き） 分散の検定（ F 検定） ↓ 等分散の帰無仮説を棄却できる場合は、 「等分散を仮定した２標本によるｔ検 定」 棄却される場合は、「分散が等しくな いと仮定した２標本によるｔ検定」
データ例 B 列に性別 ( １、２で入力 ) 、 C 列に収入 が入っている。 B 列でグループ分けして比較するの で、あらかじめ B 列の値でデータをソートしておく 。
F 検定の結果 ( 省略 ) は、５％水準で等分散という 帰無仮説を棄却できなかった。したがって、等分 散を仮定したｔ検定を分析ツールの中から選択す る ( 下の図 ) 。
得られた結果
ｔ値は 、自由度は 197 である。両側検定 ( 通常は両側 検定を用いる ) での有意確率を みると であり、帰無仮説 を有意水準 5 ％で棄却できない 。したがって、両集団の収入 の平均値は等しいと見なされ る 。
３．相関係数 相関係数とは、二つの量的変数の関係 の強さを表す指標であり、－１から＋ １の範囲をとる。二つの変数が完全な 線形関係にある場合、正の相関ならば ＋１、負の相関ならば－１となる。
エクセルによる相関係数の計算 「ツール」 → 「分析ツール」を使う方 法と、関数を使う方法がある。相関係 数だけを単純に求める場合は、関数を 使った方が簡単であろう（ CORREL ）。
なお、本資料（スライド）は、下 記のＵＲＬアドレスにて公開して いる。 ~ishii/education/slide.html