1 / 44 SPSS ハウツー 独立行政法人 大学入試センター 橋本 貴充 2007 年 3 月 30 日 ( 金 )

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1 1 / 44 SPSS ハウツー 独立行政法人 大学入試センター 橋本 貴充 2007 年 3 月 30 日 ( 金 )

2 2 / 44 本日の内容 データの入力と読み込み –Excel へのデータの入力 –Excel ファイルの読み込み 被験者間 2 要因分散分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 重回帰分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 探索的因子分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 その他

3 3 / 44 本日の内容 データの入力と読み込み –Excel へのデータの入力 –Excel ファイルの読み込み 被験者間 2 要因分散分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 重回帰分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 探索的因子分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 その他

4 4 / 44 Excel へのデータの入力 1 行目（一番上の行）は変数名。 –SPSS でデータの最初の行から変数名を読み 込むため。 –Excel でソートするときもタイトル行にできる。 1 列目（一番左の列）は被験者 ID 。 – 今回は分析の例が中心なので被験者 ID は省略。 被験者 1 人分のデータは 1 行に。 – 対応関係は切らない。

5 5 / 44 具体例 ABCD 1 被験者 ID 性別統制条件実験条件 21F27 32M18 43M28 54F18 1 行目は変数名。 1 列目は被験者 ID 。 1 人分のデータは 1 行 に。 テキストと違うデータ でごめんなさい。

6 6 / 44 Excel ファイルの読み込み

7 7 / 44 本日の内容 データの入力と読み込み –Excel へのデータの入力 –Excel ファイルの読み込み 被験者間 2 要因分散分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 重回帰分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 探索的因子分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 その他

8 8 / 44 目的 交互作用（一方の要因の水準ごとに、従 属変数に対する他方の要因の効果が異な ること）の有無を調べたいとき。 – 例えば、ある種の抗酸化剤を投与するか否か によって、マウスの DNA 合成能に及ぼす放射 線照射の効果が異なるかどうかを調べたいと き。

9 9 / 44 データ 従属変数 マウスの DNA 合成能。放射 性同位元素でラベルされたチミジンの取 り込み量（ cpm ）で測定される。 要因 以下の 2 つ。 – 放射線照射の有無 – 薬剤（ある種の抗酸化剤）投与の有無 教科書 p.119 ～ 120 参照。

10 10 / 44 分析方法 分析 (A) – 一般線型モデル (G) 1 変量 (U)

11 11 / 44 分析方法

12 12 / 44 分析方法（作図）

13 13 / 44 分析方法（オプション）

14 14 / 44 分析方法

15 15 / 44 結果の見方 被験者間効果の検定 –2 つの要因が * で結ばれているところが交互作 用の行。 – 交互作用の行、有意確率の列（ p 値）が 0.05 未 満なら、有意な交互作用あり。 – 論文には、次の指標が必要。 第 1 自由度（交互作用の行、自由度の列。） 第 2 自由度（誤差の行、自由度の列。） F 値（交互作用の行、 F 値の列。）

16 16 / 44 結果の見方 （ F(1, 36) ＝ 5.867 ， p ＜.05 ）

17 17 / 44 結果の見方

18 18 / 44 ここで 10 分間休憩にします。

19 19 / 44 本日の内容 データの入力と読み込み –Excel へのデータの入力 –Excel ファイルの読み込み 被験者間 2 要因分散分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 重回帰分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 探索的因子分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 その他

20 20 / 44 目的 従属変数に対して、どの独立変数が影響 を及ぼしているかを調べたいとき。 – 例えば、肺活量に対して、身長と体重のいず れが（あるいは両方が）影響を及ぼしている かを調べたいとき。 複数の独立変数を用いて、従属変数の値 を予測したいとき。

21 21 / 44 データ 従属変数 年齢 独立変数 以下の 7 つ。 – 精神的な活発さ、知的な行動力、生活の堅実 さ、心身の不安定さ、望ましくない食生活、 運動実施、疾病頻度 教科書 p.141 ～ 142 参照。

22 22 / 44 分析方法 分析 (A) – 回帰 (R) 線型 (L)

23 23 / 44 分析方法

24 24 / 44 分析（残差分析）

25 25 / 44 分析（統計）

26 26 / 44 分析方法

27 27 / 44 結果の見方 モデル集計 – 変数をステップワイズ法で取捨選択した場合 は、最下のモデルを見る。 – その R についている記号に対応する変数が選 ばれた変数。 係数 – 変数をステップワイズ法で取捨選択した場合 は、最下のモデルを見る。 –B が偏回帰係数。

28 28 / 44 結果の見方

29 29 / 44 結果の見方 y ＝ 42.329 ＋ 1.097 x 1 ＋ 1.184 x 2 － 0.442 x 3 － 0.412 x 4 － 0.230 x 5

30 30 / 44 本日の内容 データの入力と読み込み –Excel へのデータの入力 –Excel ファイルの読み込み 被験者間 2 要因分散分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 重回帰分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 探索的因子分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 その他

31 31 / 44 目的 多数の観測変数を、少数の潜在変数で説 明したいとき。 – 例えば、様々な食物の摂取量の相関係数を、 少数の因子で表現したいとき。

32 32 / 44 データ 観測変数 米、パン、めん・その他、 いも類、菓子類、油脂類、味噌、豆類、 果実、緑黄色野菜、淡色野菜、海藻、嗜 好飲料、魚介類、肉類、卵、乳・乳製品、 の 17 種類。 教科書 p.141 ～ 142 参照。

33 33 / 44 分析方法 分析 (A) – データの分解 (D) 因子分析 (F)

34 34 / 44 分析方法

35 35 / 44 分析方法（因子抽出） 望ましさは、 最尤法＞最小二乗法＞主 因子法 結果の出やすさは、最尤法＜最小二乗法＜主因子法

36 36 / 44 分析方法（回転）

37 37 / 44 分析方法（オプション）

38 38 / 44 分析方法（記述統計）

39 39 / 44 分析方法

40 40 / 44 結果の見方 パターン行列 因子相関行列

41 41 / 44 結果の見方

42 42 / 44 本日の内容 データの入力と読み込み –Excel へのデータの入力 –Excel ファイルの読み込み 被験者間 2 要因分散分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 重回帰分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 探索的因子分析 – 分析の目的 – 分析例のデータ – 分析方法 – 結果の見方 その他

43 43 / 44 SPSS 15.0J の新機能 Advanced Models で一般化線形モデルの分析が 可能に。 – 線形モデル（ Linear Model ） 従属変数も独立変数も量的変数。 つまり回帰分析。 – 一般線形モデル（ General Linear Model ） 質的な独立変数も扱える。従属変数は量的変数。 分散分析も一般線形モデルのひとつ。 – 一般化線形モデル（ Generalized Linear Model ） さらに質的な従属変数も扱える。 対数線形モデルも一般化線形モデルで扱える。

44 44 / 44 一般化線形モデル では、実際にやってみましょう。 … すみません、準備が間に合いませんで した (^_^;) 。 詳しくは後ろの SPSS 社の方にきいてくだ さい。