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タレントの魅力測定とその分析
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評定の概要 8人のアイドル・タレントを、右の評定用フォームを用い、評定した。評定項目は、 「かわいい」、「美しい」、「セクシー」、「おもしろい」の4つを用い、「全く当てはまらない」から「非常にあてはまる」の5段階スケールとした。
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評定結果データのダウンロード FireFoxを使って、 をデスクトップに保存する。 ダウロードマネージャが出るので、デスクトップにドラッグアンドドロップする。
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alldata.csv をダブルクリックすると、以下のようなデータになっている。
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Ctrl+Aで全データを選択したら、データタブ→並べ替え→優先されるキーを性別に設定し、OKを押そう。
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データが男女別に並べ替えられる。 このデータは、女性28名、男性13名ぶん、8人のタレント×4質問＝計32項目のデータであることがわかる。 （Q1：かわいい、Q2：美しい、Q3：セクシー、Q4：おもしろい）
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各タレントのレーダーチャート（全体） タレント0 タレント1 タレント2 タレント3 タレント4 タレント5 タレント6 タレント7
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各タレントのレーダーチャート（男女別） タレント0 タレント1 タレント2 タレント3 タレント4 タレント5 タレント6 タレント7
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項目別各タレントの評定値 かわいい 美しい セクシー おもしろい
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平均評定値を用いた散布図 タレント別各項目の平均評定値 相関係数：0.78 相関係数：0.81 かわいい 美しい セクシー
おもしろい 相関係数：-0.37 相関係数：0.81 相関係数：-0.13 相関係数：0.78 相関係数：0.93 相関係数：-0.10 平均評定値を用いた散布図 タレント別各項目の平均評定値
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タレント0 タレント1 タレント2 タレント3 タレント4 タレント5 タレント6 タレント7 かわいい 美しい セクシー おもしろい
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エクセルデータをSASへインポートし分析する
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t検定用のデータを作成する 1.エクセルのワークシートから、データ部分だけを選択しコピーする。 ←
2.TeraPadに貼り付け、ファイルメニュー→文字/改行コード指定保存で、 文字コードをEUC 改行コードをLF にして、data.txtという名前で保存する。
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対応のないｔ検定（男女で評定結果を比較）
/*データの読み込み*/ options ls=80; data nagano; infile 'data.txt' dlm='09'x; input subject $ sex $ q01-q04 q11-q14 q21-q24 q31-q34 q41-q44 q51-q54 q61-q64 q71-q74; /*データのソート*/ proc sort; by sex; /*対応のないt検定 タレント1でかわいさに男女差はあるか？*/ proc ttest; class sex; var q11; /*対応のないt検定 タレント1で美しさに男女差はあるか？*/ var q12; /*対応のないt検定 タレント1でセクシーさに男女差はあるか？*/ var q13; /*対応のないt検定 タレント1で面白さに男女差はあるか？*/ var q14; run; ←のプログラムをコピーし、Terapadに貼り付ける。ファイルメニュー→文字/改行コード指定保存で、 文字コードをEUC 改行コードをLF にして、 akbT1.sasという名前で保存する。 タレント1に関し、男女で評価が分かれそうなのは、どの項目か？
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q11:タレント1のかわいさ q12:タレント1の美しさ
SAS システム 2012年12月11日 火曜日 午後03時20分36秒 TTEST プロシジャ 変数: q11 sex N 平均 標準偏差 標準誤差 最小値 最大値 m ｱ・ Diff (1-2) 95% 平均の信頼限 sex 手法 平均 界 標準偏差 m ｱ・ Diff (1-2) Pooled Diff (1-2) Satterthwaite 95% 標準偏差の信頼 sex 手法 限界 m ｱ・ Diff (1-2) Pooled Diff (1-2) Satterthwaite 手法 分散 自由度 t 値 Pr > |t| Pooled Equal Satterthwaite Unequal 等分散性 手法 分子の自由度 分母の自由度 F 値 Pr > F Folded F SAS システム 2012年12月11日 火曜日 午後03時20分36秒 TTEST プロシジャ 変数: q12 sex N 平均 標準偏差 標準誤差 最小値 最大値 m ｱ・ Diff (1-2) 95% 平均の信頼限 sex 手法 平均 界 標準偏差 m ｱ・ Diff (1-2) Pooled Diff (1-2) Satterthwaite 95% 標準偏差の信頼 sex 手法 限界 m ｱ・ Diff (1-2) Pooled Diff (1-2) Satterthwaite 手法 分散 自由度 t 値 Pr > |t| Pooled Equal Satterthwaite Unequal 等分散性 手法 分子の自由度 分母の自由度 F 値 Pr > F Folded F タレント1に関して、男女のかわいさ評定値に差があるかを、対応のないt検定を用い検討したところ、t(39)=2.36, p<.05となり、5%水準で有意な差がみとめられた。 したがって、タレント1のかわいさ評定値は、女性において有意に高い事がわかった。 タレント1に関して、男女の美しさ評定値に差があるかを、対応のないt検定を用い検討したところ、t(39)=1.19, n.s.となり、有意な差はみとめられなかった。 したがって、タレント1の美しさ評定値には男女で差がないことがわかった。
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q13:タレント1のセクシーさ q14:タレント1の面白さ
SAS システム 2012年12月11日 火曜日 午後03時20分36秒 TTEST プロシジャ 変数: q13 sex N 平均 標準偏差 標準誤差 最小値 最大値 m ｱ・ Diff (1-2) 95% 平均の信頼限 sex 手法 平均 界 標準偏差 m ｱ・ Diff (1-2) Pooled Diff (1-2) Satterthwaite 95% 標準偏差の信頼 sex 手法 限界 m ｱ・ Diff (1-2) Pooled Diff (1-2) Satterthwaite 手法 分散 自由度 t 値 Pr > |t| Pooled Equal Satterthwaite Unequal 等分散性 手法 分子の自由度 分母の自由度 F 値 Pr > F Folded F SAS システム 2012年12月11日 火曜日 午後03時20分36秒 TTEST プロシジャ 変数: q14 sex N 平均 標準偏差 標準誤差 最小値 最大値 m ｱ・ Diff (1-2) 95% 平均の信頼限 sex 手法 平均 界 標準偏差 m ｱ・ Diff (1-2) Pooled Diff (1-2) Satterthwaite 95% 標準偏差の信頼 sex 手法 限界 m ｱ・ Diff (1-2) Pooled Diff (1-2) Satterthwaite 手法 分散 自由度 t 値 Pr > |t| Pooled Equal Satterthwaite Unequal 等分散性 手法 分子の自由度 分母の自由度 F 値 Pr > F Folded F タレント1に関して、男女のセクシーさ評定値に差があるかを、対応のないt検定を用い検討したところ、t(39)=1.72, n.s.となり、有意な差はみとめられなかった。 したがって、タレント1のセクシーさ評定値には男女で差がないことがわかった。 タレント1に関して、男女の面白さ評定値に差があるかを、対応のないt検定を用い検討したところ、t(39)=1.00, n.s.となり、有意な差はみとめられなかった。 したがって、タレント1の面白さ評定値には男女で差がないことがわかった。
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対応のあるｔ検定（タレントごとに評定値を比較）
/*データの読み込み*/ options ls=80; data nagano; infile 'data.txt' dlm='09'x; input subject $ sex $ q01-q04 q11-q14 q21-q24 q31-q34 q41-q44 q51-q54 q61-q64 q71-q74; /*対応のあるt検定 タレント6と7でかわいさに差はあるか？*/ proc ttest; paired q61*q71; /*対応のあるt検定 タレント5と7でかわいさに差はあるか？*/ paired q51*q71; /*対応のあるt検定 タレント0と1で面白さに差はあるか？*/ paired q04*q14; /*対応のあるt検定 タレント1と4で面白さに差はあるか？*/ paired q14*q44; run; ←のプログラムをコピーし、Terapadに貼り付ける。ファイルメニュー→文字/改行コード指定保存で、 文字コードをEUC 改行コードをLF にして、 akbT2.sasという名前で保存する。 かわいさ おもしろさ 自分で比較したい部分を選定し、プログラムを作成する！
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q61-q71:タレント6-7間でかわいさ比較 q51-q71:タレント5-7間でかわいさ比較 かわいさ
SAS システム 2012年12月11日 火曜日 午後03時17分22秒 TTEST プロシジャ 差: q61 - q71 N 平均 標準偏差 標準誤差 最小値 最大値 95% 平均の信頼限 % 標準偏差の信頼 平均 界 標準偏差 限界 自由度 t 値 Pr > |t| <.0001 SAS システム 2012年12月11日 火曜日 午後03時17分22秒 TTEST プロシジャ 差: q51 - q71 N 平均 標準偏差 標準誤差 最小値 最大値 95% 平均の信頼限 % 標準偏差の信頼 平均 界 標準偏差 限界 自由度 t 値 Pr > |t| かいわいさ評定値に関して、タレント6とタレント7の間に差があるかを対応のあるt検定により検討したところ、t(40)=5.98, p<.01となり、1%水準で有意な差がみとめられた。 したがって、タレント7のかわいさ評定値が、タレント6のかわいさ評定値に比べ有意に高いことがわかった。 かいわいさ評定値に関して、タレント5とタレント7の間に差があるかを対応のあるt検定により検討したところ、t(40)=1.65, n.s.となり、有意な差がみとめられなかった。 したがって、タレント5とタレント7のかわいさ評定値には差がないことがわかった。 かわいさ グラフと統計処理結果が対応しているか確認！
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q04-q14:タレント0-1間で面白さ比較 q14-q44:タレント1-4間で面白さ比較 おもしろさ
SAS システム 2012年12月11日 火曜日 午後03時17分22秒 TTEST プロシジャ 差: q04 - q14 N 平均 標準偏差 標準誤差 最小値 最大値 95% 平均の信頼限 % 標準偏差の信頼 平均 界 標準偏差 限界 自由度 t 値 Pr > |t| <.0001 SAS システム 2012年12月11日 火曜日 午後03時17分22秒 TTEST プロシジャ 差: q14 - q44 N 平均 標準偏差 標準誤差 最小値 最大値 95% 平均の信頼限 % 標準偏差の信頼 平均 界 標準偏差 限界 自由度 t 値 Pr > |t| 面白さ評定値に関して、タレント0とタレント1の間に差があるかを対応のあるt検定により検討したところ、t(40)=6.13, p<.01となり、1%水準で有意な差がみとめられた。 したがって、タレント1の面白さ評定値が、タレント0の面白さ評定値に比べ有意に高いことがわかった。 面白さ評定値に関して、タレント1とタレント4の間に差があるかを対応のあるt検定により検討したところ、t(40)=0.90, n.s.となり、有意な差がみとめられなかった。 したがって、タレント1とタレント4の面白さ評定値には差がないことがわかった。 おもしろさ グラフと統計処理結果が対応しているか確認！
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相関係数計算用のデータを作成する 1.エクセルのワークシートから、 データ部分だけを選択しコピーする。 ← 2.TeraPadに貼り付け、
ファイルメニュー→文字/改行コード指定保存で、 文字コードをEUC 改行コードをLF にして、data2.txtという名前で保存する。
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各評定平均値どうしの相関を求める ←のプログラムをコピーし、Terapadに貼り付ける。ファイルメニュー→文字/改行コード指定保存で、
/*データの読み込み*/ options ls=80; data nagano; infile 'data2.txt' dlm='09'x; input subject $ kawaii utukushii sexy omoshiroi; /*総当りで相関を計算する*/ proc corr; var kawaii utukushii sexy omoshiroi; run; ←のプログラムをコピーし、Terapadに貼り付ける。ファイルメニュー→文字/改行コード指定保存で、 文字コードをEUC 改行コードをLF にして、 akbCORR.sasという名前で保存する。
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相関係数の計算結果 散布図と相関係数の対応を確認せよ！
SAS システム 2012年12月17日 月曜日 午後01時55分16秒 CORR プロシジャ 4 変数 : kawaii utukushii sexy omoshiroi 要約統計量 変数 N 平均 標準偏差 合計 最小値 最大値 kawaii utukushii sexy omoshiroi Pearson の相関係数, N = 8 H0: Rho=0 に対する Prob > |r| kawaii utukushii sexy omoshiroi kawaii utukushii sexy omoshiroi かわいい 美しい セクシー おもしろい 相関係数：-0.37 相関係数：0.81 相関係数：-0.13 相関係数：0.78 相関係数：0.93 相関係数：-0.10 かわいい、美しい、セクシー、面白いの4つの評定平均値に関し、相関係数を算出した。その結果、 かわいいと美しいの間に、5％水準で有意な正の相関(r=0.81)が、 かわいいとセクシーの間に、5％水準で有意な正の相関(r=0.78)が、 美しいとセクシーの間に、1％水準で有意な正の相関(r=0.93)が、 見られた。その他の評定値の間には、有意な相関関係はみられなかった。 したがって、かわいい、美しい、セクシーの各評定値は密接に関係しており、特に評定者は美しさとセクシー差を、ほとんど同じようにとらえている事がわかった。 散布図と相関係数の対応を確認せよ！
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