Tips_DataAnalysis の履歴(No.3)

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）

詳しい説明についてはこちらのドキュメントを確認してください

用いることのできる分析は、データの種類によって異なります
確認してほしい事項は大きく分けて２つ（もしくは３つ）です

[量的データ]か[質的データ]か
- 四則演算ができたり平均値に意味があるデータは[量的データ]
- そういったことができないものは[質的データ]
[対応あり]のデータか[対応なし]のデータか
- 「実験協力者についてのデータ」なら[対応あり]のデータ
- 「実験刺激についてのデータ」なら[対応なし]のデータ
[パラメトリック検定]をしていいデータか（学部生は確認しなくていい？）
- そのデータは正規性を有しているか
- そのデータはばらつき（分散・標準偏差）が似たようなものか（等分散性があるか）

データの正規性を確認する検定

本ページに載せている（一部ないけど）分析手法の目的は次の通りです

データを比較したい
- t分析（比較する要因が2つの場合はこれ）
- 分散分析（比較する要因が3つ以上の場合はこれ）
データを予測したい
- 単回帰分析（片方の変数[x]からもう片方の変数[y]を予測する：y=ax+b）
- 重回帰分析（単回帰分析をややこしくしたやつ：Y=αx+βy+γz+…）
データを要約したい
- 因子分析/主成分分析

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

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！

未作成

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

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