日本行動計量学会主催 第４回春の合宿セミナー

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1 日本行動計量学会主催 第４回春の合宿セミナー
グループ:狩野　裕（大阪大）：反復測定データの分析 2002/03/21-22 SPSS Japan Inc. Kazushi Ara

2 SPSS: 一般線型モデルで分割法デザインデータの分析
SPSS のGLMコマンドによる分散分析について ANOVA MANOVA 修正ANOVA 単純主効果

3 SPSS: 一般線型モデルで分割法デザインデータの分析
データ: 演習問題用データ ※ データの読み込みは、シンタックス ファイル “data_preparation.SPS”を参照。

4 SPSS: 一般線型モデルで分割法デザインデータの分析
ANOVA、MANOVA: GLMコマンドにより可能。 修正ANOVA: εの種類 Greenhouse-Geisser epsilon Huynh-Feldt epsilon Lower bound epsilon ※ 反復測定の場合に自動的に計算

5 SPSS: 一般線型モデルで分割法デザインデータの分析
単純主効果の検定の場合: “EMMEANS” キーワードを使用 /EMMEANS (factor*factor) COMPARE(factor) GUIからの計算はできないため、シンタックスコマンドを使用 例 /EMMEANS = TABLES(a*時間) COMPARE(a) ADJ(LSD) /EMMEANS = TABLES(a*時間) COMPARE(時間) ADJ(LSD) 比較の方法は、LSDの他に、Sidak、BONFERRONI法が使用可能

6 SPSS: 一般線型モデルで分割法デザインデータの分析
シンタックス例 メニューからは、[分析] >> [一般線形モデル] >> [反復測定]の手順で実行! GLM time0 time1 time2 BY a /WSFACTOR = 時間 3 Polynomial /METHOD = SSTYPE(3) /PRINT = OPOWER /EMMEANS = TABLES(a) COMPARE ADJ(LSD) /EMMEANS = TABLES(時間) COMPARE ADJ(LSD) /EMMEANS = TABLES(a*時間) COMPARE(a) ADJ(LSD) /EMMEANS = TABLES(a*時間) COMPARE(時間) ADJ(LSD) /CRITERIA = ALPHA(.05) /WSDESIGN = 時間 /DESIGN = a . 多重比較 観測検定力 単純主効果

7 SPSS: 一般線型モデルで分割法デザインデータの分析
球面性の仮定

8 SPSS: 一般線型モデルで分割法デザインデータの分析
多変量検定 (MANOVA)

9 SPSS: 一般線型モデルで分割法デザインデータの分析
被験者内効果の分散分析 with ε修正

10 SPSS: 一般線型モデルで分割法デザインデータの分析
被験者間効果の分散分析

11 SPSS: 一般線型モデルで分割法デザインデータの分析
被験者内効果“時間”の単純主効果の比較

12 Mixed Model による分析例題 Model1: Fixed Effects ANOVA Model
Model2: Randomized Complete Blocks Design Model3: Split-Plot Design Model4: Purely Random Effects Model Model5: Random Coefficient Model Model6: Multilevel Analysis Model7: Unconditional Linear Growth Model Model8: Linear Growth Model with a Person-level Covariate Model9: Repeated Measures Analysis Model10: Repeated Measures Analysis with Time-dependent Covariate

13 Mixed Model による分析例題 MIXED コマンドにより実行可能 GLMのMixed Modelとの違い
同じ変数を、固定要因/変量要 因の両方で使用する事ができな い。 MIXED: 多変量、反復測定で使用可 共分散行列の構造が6種類 AR1 CS HF ID UN VC

14 Mixed Model による分析例題

15 Mixed Model による分析例題 SPSS... 分割法データの分析(単純主効果のANOVAと多重比較を含む)
成長曲線モデルの分析(データは表7.1) 　　　　　　 　　　　　 図 unconditional linear growth mdodel 図 linear growth model with a person-level covariate データ: 演習問題用のデータを使用 * Unconditional linear Growth Model * Linear Growth Model with a person-level covariate

16 Mixed Model による分析例題 データ変換 一変量型へ変換
P224からt=0、1、2、･･･とするため新たに“ctime”という変数を作成し、その変数を共変量として使用する。 共変量 ※ データの読み込みは、シンタックス ファイル “data_preparation.SPS”を参照。

17 Mixed Model による分析例題

18 Mixed Model による分析例題 シンタックス コマンド例 * Unconditional linear Growth Model
data WITH ctime /FIXED = ctime /RANDOM = INTERCEPT ctime | subject(s) COVTYPE(ID) /PRINT SOLUTION /SAVE = FIXPRED PRED RESID . 固定効果 ランダム効果 パラメータ 予測値の保存 * Linear Growth Model with a person-level covariate MIXED data WITH a ctime /FIXED = a ctime a*ctime /RANDOM = INTERCEPT ctime | SUBJSET(s) COVTYPE(ID) /PRINT SOLUTION /SAVE = FIXPRED PRED RESID .

19 Mixed Model による分析例題 全ての基準で小さい！ * Unconditional linear Growth Model
* Linear Growth Model with a person-level covariate

20 Mixed Model による分析例題 * Unconditional linear Growth Model
* Linear Growth Model with a person-level covariate

21 Mixed Model による分析例題 AMOSによる結果 * Unconditional linear Growth Model
Chi-square = Degrees of freedom = 2 Probability level = 0.000

22 Mixed Model による分析例題 AMOSによる結果
* Linear Growth Model with a person-level covariate Chi-square = Degrees of freedom = 3 Probability level = 0.000

23 Mixed Model による分析例題 * Unconditional linear Growth Model
・ 回帰結果: *ｔ * Unconditional linear Growth Model ・ 個人差 * Linear Growth Model with a person-level covariate ・ 回帰結果: *a *t *a*t 個人差

24 Mixed Model による分析例題 個人差のグラフ * Unconditional linear Growth Model

25 Mixed Model による分析例題 個人差のグラフ
* Linear Growth Model with a person-level covariate

26 Mixed Model による分析例題 個人差の グラフ2 * Unconditional linear Growth Model

27 Mixed Model による分析例題 Multilevel Analysisの例 t=0,1,2 ある地域 A学校 E学校 B学校 D学校
クラス 1 クラス 12 クラス 11 B学校 D学校 クラス 2 C学校 クラス 8 クラス 9 クラス 10 クラス 3 クラス 4 クラス 5 クラス 6 クラス 7

28 Mixed Model による分析例題 データについて ※ データ ファイル: “multilevel.sav”

29 Mixed Model による分析例題 シンタックス コマンド例 MIXED score WITH time /FIXED = time
/METHOD = REML /PRINT SOLUTION /RANDOM = INTERCEPT time | SUBJECT(school) COVTYPE(ID) /RANDOM = INTERCEPT time | SUBJECT(school*class) COVTYPE(ID) /RANDOM = INTERCEPT time | SUBJECT(school*class*student) COVTYPE(ID) . ※ シンタックス ファイル: “multilevel.SPS”

30 Mixed Model による分析例題 結果

31 Mixed Model による分析例題 Q: [狩野先生の疑問：SAS SPSS のmixed modelで、単純主効果の分析ができるのでしょうか？] A: 現バージョンのMixed Modelでは不可能です。