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統計分析方法について教えてください。 Aという能力が高いと、Bという能力が高く...

sap********さん

2016/6/416:46:40

統計分析方法について教えてください。
Aという能力が高いと、Bという能力が高くなると仮説で行った、関係探索型研究です。

Aはリッカートスケールを用いた14項目、5件法で3下位尺度(1つが4~5項目)があります。
Bもリッカートスケールで8項目、5件法です。
データは100例あり、Aの合計点は正規性の検定を行い、正規分布を確認しました。
(下位尺度は正規分布していません)
相関はそれほど高い値となりませんでした。
次に差の検定を行いたいと思います。

リッカートスケール(=合計点)では数値データとして扱う方と、順位データとして扱う方といて、
どの検定方法を選択するか迷っています。

リッカートスケール(=合計点)ならまだしも、下位尺度ごとの差も出すとしたら、
順位データとして扱うべきかと思いますが。(←イマイチ根拠も乏しいのですが)

検定方法について、なにかご教授頂ければと思います。よろしくお願い致します。

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igu********さん

2016/6/522:12:05

誤解があるかも・・
>順位データとして扱うべきかと思いますが。
>イマイチ根拠も乏しい

順位データとして扱えるか否かは,順位(順序)が付くかどうかなので,この場合ならば,根拠は大有りです。

質問を読む限り,データが全て順位化できるものなら,順位相関を求めれば良い。

あなたの場合,正規か否かということに注目するだけですが,シグマ法で変換して検討してないのですか?もしシグマ法を知らなければ,例えば,次のページ参照
http://homepage2.nifty.com/nandemoarchive/toukei_hosoku/likert.htm

統計ソフトによっては,あるいは,論文によっては,単に,リッカートスケールと書かれていても,実際に分析しているのは,シグマ変換したデータである場合も多いので注意が必要です。

つまり,シグマ変換したデータをリッカートスケールと呼ぶ研究者もいるのです。

それから,例えば,次の論文

De Winter, JCF. and Dodou, D. (2010)
Five-point Likert items: t test versus Mann Whitney Wilcoxon.
Practical Assessment Research & Evaluation 15(11): 1-16.
http://www.pareonline.net/getvn.asp?v=15&n=11

リッカートスケールのデータに対しては,t検定とU検定が,多くの場合において,同等な検出力(power)を持つことを示しています。

似たような指摘をしている三重大・奥村氏のブログも参照
http://www.daiichi-g.co.jp/joho/info/special/series/05/04/index.htm...

標本サイズが,ある程度大きくなると,中心極限定理より,平均の分布は正規分布に近づくので,差の検定にt検定や分散分析が利用できます。

  • 質問者

    sap********さん

    2016/6/522:28:32

    ありがとうございます。参考にさせて頂きます。

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