Tips_DataAnalysis の履歴(No.2)

• 履歴一覧
• 差分 を表示
• 現在との差分 を表示
• ソース を表示
• Tips_DataAnalysis へ行く。
  • 1 (2023-12-29 (金) 10:29:41)
  • 2 (2023-12-29 (金) 11:11:09)
  • 3 (2024-01-03 (水) 18:17:40)
  • 4 (2024-01-04 (木) 07:29:40)
  • 5 (2024-05-07 (火) 07:43:13)
  • 6 (2024-06-08 (土) 05:15:35)
  • 7 (2024-06-09 (日) 08:53:59)
  • 8 (2024-08-15 (木) 08:42:13)
  • 9 (2024-10-03 (木) 06:06:39)
  • 10 (2024-12-06 (金) 10:28:45)
  • 11 (2024-12-19 (木) 10:22:20)
  • 12 (2025-01-18 (土) 12:55:26)
  • 13 (2025-01-20 (月) 05:11:58)
  • 14 (2025-01-20 (月) 08:17:02)
  • 15 (2025-02-11 (火) 03:59:13)
  • 16 (2025-06-05 (木) 06:50:45)
  • 17 (2025-06-19 (木) 05:41:27)
  • 18 (2025-07-17 (木) 07:40:06)

tomokoyonezawaLab_FrontPage

Tips(データの分析）†

実験結果の分析についてのまとめ。主にSPSSを用いた方法について載せています
参考：IBM SPSS Statisticsの使い方

本ページに載せている内容は次の通りです

• 分析方法の選び方
  • 分析するデータの性質を知る
  • 何を調べたいのかを明らかにする
• 各分析の方法
  • 分散分析(ANOVA)のやり方（最も使う方法です!!)
  • 因子分析のやり方
  • 重回帰分析のやりかた（未作成）
  • パス解析のやり方（未作成）

分析手法の選び方（作成中）†

• パラメトリック検定を使えるか否かの確認
• 対応ありか対応なしかの確認

Shapiro-Wilk検定（シャピロ-ウィルク検定）†

データの正規性を確認する
正規性の検定はSPSSでもできたはず？（要確認）

• 参考サイト：Shapiro-Wilk検定（正規性の検定）
• ipynbファイル　Google Colaboratoryで開く or ダウンロード
• pyファイル　ダウンロード

分散分析(ANOVA)のやり方（重要!!)†

分散分析(ANOVA)は３つ以上のデータを比較する際に用いる分析手法です
SPSSではデータが[対応あり]か[対応なし]かで分析方法が異なるので注意してください

SPSSを用いた手法†

対応ありのデータを分析する場合（だいたいこっち）†

pdfでもダウンロードしていただいたら、リンク先に飛ぶことができます！

• 学部生版_docs
• 学部生版_pdf ここが重要
  • サンプルデータ
• FullVersion_docs
• FullVersion_pdf
• latex表作成サイト

対応なしのデータを分析する場合†

未作成

ANOVA_Webを用いた手法（現在使用不可・参考）†

実験結果の分析に用いることが多い分散分析についてまとめたDocsです

• 実験データ解析
• 分散分析にかけるデータの作り方

因子分析のやり方†

SD法などを用いて印象評価を行った際の分析方法についてまとめたものです

• ドキュメント(docs)
• データ(xlsx)