心理統計学 II 第８回（11/20) 授業の目標 相関係数の検定のWEB宿題のやり方

Presentation on theme: "心理統計学 II 第８回（11/20) 授業の目標 相関係数の検定のWEB宿題のやり方"— Presentation transcript:

1 心理統計学 II 第８回（11/20) 授業の目標 相関係数の検定のWEB宿題のやり方
カイ二乗検定（テキスト第７章）用のデータ例を見て、カイ二乗検定の目的を理解する。 カイ二乗検定におけるもとのデータの形を知る。 元のデータとクロス表（cross table) もしくは分割表 (contingency table) との関係を理解する。

2 宿題のやり方ー３ 各自用のデータの入力と保存－１
宿題のやり方ー３ 　　　　　　各自用のデータの入力と保存－１ データ入力時の注意事項 　（１）通し番号（最初の２桁）の直後に半角の空白 　　　 を１つ入れること。 　（２）一人分を入力し終わったら、必ずエンターキー 　　　 を押し、つぎの行へ進むこと。 　（３）入力は、すべて半角で行うこと。 　（４）数字の間は必ず半角１コマのスペースを入れ 　　　 ること。

3 宿題のやり方ー３ 各自用のデータの入力と保存－2
宿題のやり方ー３ 　　　　　　各自用のデータの入力と保存－2 入力後のデータの保存の手順 　（１） 入力がすべて終了したら、 　　　　ファイル  名前を付けて保存、 　　　とクリックする。 　（２） すると、「名前を付けて保存」画面が現れる 　　　ので、つぎの３点に注意して必要事項を入力 　　　した後、保存ボタンを押す。

4 宿題のやり方ー３ 各自用のデータの入力と保存－3
宿題のやり方ー３ 　　　　　　各自用のデータの入力と保存－3 データ保存時の注意事項 　（１）まず、画面下方の「ファイルの種類」欄を 　　　「テキストファイル」に変更する。 　（２）すぐ上の「ファイル名」欄には、corr_ex1.txt 　　　と入力する。 　（３）画面最上部の「保存する場所」には、つぎの 　　　手順でフォルダを次々に選択する：

5 宿題のやり方ー３ 各自用のデータの入力と保存－4
宿題のやり方ー３ 　　　　　　各自用のデータの入力と保存－4 「保存する場所」の選択の手順 　　 マイドキュメント 　　　 （１つ上に上り）マイコンピュータ 　　　　 p ドライブ  psyphy  chino  psycstat  Report  各自のフォルダ  data とクリックし、「保存」ボタンを押す。

6 宿題のやり方ー４ SAS プログラムのダウンロードー１
千野の WEB の講義テキストの「心理統計学」 　の中の、「SAS による具体的手順」の中のプロ 　グラムダウンロードコーナーの「カエルマーク」 　の直下の corr-scatter.sas なる名前のプログラ 　ムを、以下の手順でダウンロードする：

7 宿題のやり方ー４ SAS プログラムのダウンロードー２
ダウンロードの手順 　（１） プログラム名 corr-scatter.sas のところを右クリックすると現れる画面の中から「対象をファイルに保存」を選択する。 　（２） それにより現れる「名前をつけて保存」画面 　　　の下方の「ファイルの種類」には「sas プログラム」が 　　　自動的に入っているので、変更不要。 　（３） 「ファイル名」の欄も、自動的に corr-scatter.sas なるファイル名が入っているので、入力は不要。 　（４） 画面上最上部の「保存する場所」をつぎのように指 定。

8 宿題のやり方ー４ SAS プログラムのダウンロードー３
「保存する場所」の指定 　　最後に、当該 SAS プログラムを保存する場所 　として、以下の手順で、 sasprog フォルダを画面最上部の「保存する場所」に指定する： 　　　wutemp  マイコンピュータ  p ドライブ 　　　  psyphy  chino  psycstat  Report  各自の学籍フォルダ  sasprog 　　つぎに、

9 宿題のやり方ー４ SAS プログラムのダウンロードー4
「ファイル名」 　　ここには自動的に「corr-scatter.sas」が入っているので、入力は不要。 「ファイルの種類」 　　ここにも自動的に「SAS プログラム」が入っているので、入力は不要。 　最後に、「保存」ボタンを押す。

10 宿題のやり方ー５ SAS の起動とSAS プログラムの修正ー１
　手順で起動する： 　　スタート  プログラム  SAS  SAS 9.1 （日本語） 　とクリックする。

11 宿題のやり方ー５ SAS の起動とSAS プログラムの修正ー２
つぎに、そこに既にダウンロードしたプログラム corr-scatter.sas をつぎの手順で入力する。

12 宿題のやり方ー５ SAS の起動とSAS プログラムの修正ー３
　ら、 　　　ファイル  プログラムを開く、 　とクリックし、現れる「ファイルを開く」画面で、ファイルの場所とファイル名を、つぎのように指定。

13 宿題のやり方ー５ SAS の起動とSAS プログラムの修正ー4
ファイルの場所及びファイル名の指定 　（１）ファイルの場所 　　　　9.1  マイコンピュータ  p ドライブ  psyphy  chino  psycstat  Report  各自の学籍フォルダ  sasprog 　（２）ファイル名　 　　　　画面上にある corr-scatter.sas を一回左クリックした 　　　後、最下端右端の「開く」ボタンを一回左クリックする 　　　か、corr-scatter.sas を２回続けて左クリックし、プログ 　　　ラムをエディタ画面に入力する。

14 宿題のやり方ー５ SAS の起動とSAS プログラムの修正ー5
　プログラムの中の上部の filename 文をつぎの 　ように修正する： 　filename data “p:\psyphy\chino\psycstat \Report\学籍名\data\corr_ex1.txt”; と修正し、「ファイル  上書き保存」として保存。

15 宿題のやり方ー６ SAS の実行と出力結果の保存ー１
プログラムの入力と修正・保存が修了したら、画面最上部右上の「走者」のアイコンボタンを押す。 すると、プログラムの修正が正しく行われている場合には、プログラムエディタ画面が消えて代わりに出力結果が現れる。 そうしたら、画面最上部左上で、 「ファイル  名前を付けて保存」と選択する。 　　すると、「名前をつけて保存」画面が現れるの 　　で、つぎの手順で、出力結果を保存する：

16 宿題のやり方ー６ SAS の実行と出力結果の保存ー２
「名前を付けて保存」画面が現れたら、 　　（１）「保存する場所」を 　　　　　sasprog  （１つ上に上り）sasout と選択。 　　（２）「ファイルの種類」が「LIST ファイル」にな 　　　　っていることに注意して、 　　（３）「ファイル名」を corr-scatter と入力し、 　最後に、「保存」ボタンを押す。

17 宿題の実行期限 相関係数とその検定の宿題は、２週間後の １１月２７日（金）４限 心理統計学
　　　　　宿題の実行期限 相関係数とその検定の宿題は、２週間後の 　　　１１月２７日（金）４限　心理統計学 　の授業時までに行い、当日の授業時に出席カードの裏に必要事項を記入して、提出すること。

18 第７章 カイ２乗検定 この章では、２つの定性的変数間の関連性の有無の指標とその検定方法について学ぶ。
第７章　カイ２乗検定 この章では、２つの定性的変数間の関連性の有無の指標とその検定方法について学ぶ。 第６章の相関係数は、２つの定量的変数間の関連性、とりわけ直線的関係の有無を検討するものである点が、カイ２乗検定と異なることに注意せよ。

19 カイ二乗検定用データの具体例 もっと 厳しく 適当 厳し すぎた 計 男子 学生 ２７ ２７５ ７５ ３７７ 女子 ３ １２４ １０ １３７
　　厳しく 　適当 厳し 　すぎた 　　計 　男子 　　学生 　　２７ 　　２７５ 　　７５ 　３７７ 　女子 　　　３ 　　１２４ 　　１０ 　１３７ 　　３０ 　　３９９ 　　８５ 　５１４

20 データの内容と、同検定の目的 上記データは、本学の新入生に対する永平寺参禅時の５１４名の学生に対する、参禅後の調査データを２つの属性で分類したもの。 属性の１つは学生の性別（男子、女子）であり、他方は永平寺の雲水による座禅指導の評価（厳しすぎた、適当、もっと厳しく）である。

21 上記具体例での検定の目的 上記具体例での検定の目的は、２つの属性間、すなわち、性と座禅指導の評価間には関連性がみられるかどうかを統計的に検討することである。 言い換えれば、性別により、座禅指導の評価は異なるかどうか、を統計的に検討することである。

22 永平寺データの特徴 もとのデータは、（性別、座禅指導の評価）、 から成る、一対のデータ、５１４名分である。
　から成る、一対のデータ、５１４名分である。 （２，２）、（２，３）、（１，２）、… 、（１，２） これらを、うえの表のようにまとめたものは、 クロス表または、分割表と呼ばれる (テキス ト、p.31)。

23 クロス表又は分割表の作り方 データ （２，２）、（２，３）、（１，２）、… 、（１，２） 1.もっと 厳しく 2. 適当 3.きびし 過ぎた
データ　（２，２）、（２，３）、（１，２）、… 、（１，２） 1.もっと 　　厳しく 2.　適当 3.きびし 　過ぎた 　　計 1.男子 　　学生 2.女子

24 属性間の関連性の有無と 相関係数との違い（１）
属性間の関連性の有無と 　　　　　　　相関係数との違い（１） このように、属性間の関連性の有無を検討する時、もとのデータは、対データ 　 　（２，２）、（２，３）、（１，２）、… 、（１，２） 　であり、２つの属性間の関連の有無を検討するには、一見、相関係数を求めればよいように思える。

25 属性間の関連性の有無と 相関係数との違い（２）
属性間の関連性の有無と 　　　　　　　相関係数との違い（２） しかし、相関係数の場合と異なり、この場合の対データは、性別にしても座禅指導の評価にしても、量的な性質を持っていない点に注意せよ。 つまり、この場合のデータは、原則的には名義尺度のレベルから成る（テキスト、p.32)。

26 カイ二乗検定用データの具体例（１） 同検定では、期待度数という重要な概念がある（テキスト、p.33)。 例えば、右表の実度数
　 ３ に対する期待度数は、 もっと厳しく 　適当 厳しすぎた 　計 男 27 275 75 377 女 　3 124 10 137 計 30 399 85 514 と計算される。

27 カイ二乗検定用データの具体例（２） すなわち、女子で 「もっと厳しく」 してほしいと思った学生の実際の度数（実度数）３名に対して、（２つの属性間に関連がみられないと仮定した時）このセルに期待される度数（期待度数）は、およそ 　　　　8 （=7.996）、 　　ということである。 もっと厳しく 　適当 厳しすぎた 　計 男 27 275 75 377 女 　3 124 10 137 計 30 399 85 514

28 カイ二乗検定用データの具体例（３） 同様に、右表の実度数 75 に対する期待度数は、 計 男 27 275 75 377 女 3 124
　同様に、右表の実度数 75 に対する期待度数は、 もっと厳しく 　適当 厳しすぎた 　計 男 27 275 75 377 女 　3 124 10 137 計 30 399 85 514 と計算される。