Ask @simizu706:

先の調整媒介変数について追加の質問なのですが,論文に掲載する場合,スライスしなかった結果とスライス後の「高」と「低」の3つの結果を出すのが一般的でしょうか。 大変お忙しい中,基礎的な質問で申し訳ございません。ご教授賜りますようよろしくお願い申し上げます。

何が一般的か僕もよくわかりませんが、報告しておくに越したことはないように思います。

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HADを利用させて頂いております。調整媒介分析について質問させて頂きたく存じます。 ・調整変数として2値を予定しております(データ上は「1」「2」(それぞれn100))。スライスは「1」「2」でされると考えて問題ないでしょうか(「オプション」で「2値のダミー変数をカテゴリカル変数として扱う」にチェックして分析しています)(数値を確認する方法について教えてください)。 ・スライスされた結果の「Medi」とスライス設定をしなかった結果の「Medi」の数値が異なります。2値でスライス設定した場合の「Medi」は意味がないという理解で問題ないでしょうか。

すみません、調整媒介分析のときはカテゴリカル変数としてスライスするようには今のところなっていません。

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いつもお世話になっております。一つ質問してもよろしいでしょうか?ブルンナームンツェル検定は、二群間のデータ(名義尺度)でも使用が可能なのでしょうか?

名義データでどういう検定がしたいのでしょう?BM検定は順序水準以上のデータのための検定方法です。たぶん。

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Rのlmres()についてお尋ねします。出力結果(Coefficients)のEstimate列は偏回帰係数、beta列は標準化偏回帰係数が出力されるのかと思っていたのですが、変数をすべて標準化してから分析したところEstimateとbetaに異なる値が出力されました(HADの重回帰分析で出力される標準化係数はbeta列の値と一致しました)。Estimateに出力されているのは何の値なのでしょうか?

一般に、混合モデルの標準化係数は計算が難しい(計算方法が複数あり得る)ので、データを標準化したもので計算されたものと一致するわけではないです。その関数を僕はあまり使わないのでどういう計算をしているか、よく知りません。

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はじめまして。院生です。修士論文で統計を使うことになり、統計をしたことのない私は頭を悩ませていましたが、HADを見つけて、少し希望が見えきました。順序プロビット分析をする際に、年収の影響を取り除き、コントロールしたいのですが、この際は統制変数を用いればいいのでしょうか...??順序プロビット分析の場合、統制変数は使えない、と表示されました。(統計に詳しくないこともあり、的外れな質問でしたら大変申し訳ないです。)宜しくお願い致します。

統制変数として入れるのではなく、単に説明変数としてモデルに加えてください。

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清水裕士様。初めまして、院生です。この度統計学特論の授業にてHADソフトを使った授業をさせて頂くこととなり、HADソフトのダウンロードをさせて頂きました。学内PCでの操作は何ら問題なく進んでおります。自宅PCでの操作については、マクロの有効化をすると強制的にExcelが終了してしまいます。マクロの有効化の項目すべてを試しましたがデータ入力できてもデータ読み込みができなかったり「マクロを実行できません。このブックでマクロが使用できないか、またはすべてのマクロが無効になっている可能性があります」と表示されて進みません。マイクロソフトOffice365を使用です。解決策がありますか。

Office365ではたしかまだマクロは対応してなかったと思うので動かないと思います。

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最近HADを使いはじめさせていただきました。大変重宝しています。ありがとうございます。 ただいま研究で2群間の比較をノンパラメトリックで検定にかけようとしており、A群が20名、B群が19名の結果を対応の無い順位の差の検定(ノンパラ)で検定を行ったところマンホイットニーのU検定ではなくクラスカル・ウォリス検定になってしまいます。原因がよくわからず、対応しかねています。もし解決方法があればご教授いただければ幸いです。

どういう手続きで分析されたかわからないので答えづらいですが、群分けの変数を別に作られてますか?A,Bとコードされた変数です。

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先ほどクラスター分析で質問したものです。もうひとつ質問させてください。クラスタ数を指定せずに分析し,距離グラフからクラスタ数を決定した後にメンバーにクラスタNOを書き戻したいのですが,その場合は決定したクラスタ数を指定し,所属クラスタにチェックを入れて再度分析実行,で所得という流れになりますでしょうか。

そうです。

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クラスター分析で利用させていただき大変助かっております。クラスターメンバーにクラスタNOを書き戻したデータを取得したいのですが,手入力しかないでしょうか。よろしくお願い申し上げます。

クラスタ分析の「所属クラスタ」にチェックしてもらえば、それが出力されます

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HADをいつも使わせて貰ってます。生命系のM1です。偏相関の分析で、散布図を表示させる際に出てくる目盛りは何を意味しているのでしょうか。0が平均値として、目盛りの大きさは元の単位ということでしょうか。よろしくお願いします。

すみません、返事が遅れました。HADの偏相関の散布図は統制変数で回帰した残差得点同士の散布図を出力しています。なので平均が0になっています。

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平素より大変お世話になっております.1つ質問したいことがあるのですが,ご教示いただけますでしょうか?Man-Whittney検定を使用する場合,等分散性の仮定が必要になってくると思うのですが,このときの等分散性の仮定は何で確認すればよいのでしょうか?等分散性の検定(Bartlett検定,Hartley検定,Levene検定,F検定など)を使用すると,多重性の問題が生じてくるのでしょうか?

検定の多重性の問題があるので、等分散の検定をせず、つねにBrunner-Munzel検定をするのがいいと思います。

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いつも助けて下さり本当にありがとうございます。lmer関数について質問をさせていただけないでしょうか?。lmer関数で、交互作用を含めた複雑なモデルを検討すると、「Some predictor variables are on very different scales: consider rescaling」という警告が出てきております(主効果のみの場合は警告が出ません)。ググると、「変数を標準化した方が良い(?)」などと書いてありましたが、分析自体は収束しているようですし、連続変量の独立変数はもともと中心化しております。このような場合の対処についてご存知であればご教授いただけると幸いです。

予測変数の分散が違いすぎるから標準化しろ、ということみたいですね。標準化してみてはどうでしょう。

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交差遅延効果モデルや交差同時効果モデルは頑張れば3変数でもできるということですが、4変数以上では問題がありますか?もともと多数の変数が関わる重回帰分析を行なっていたものを、縦断研究で検討したいのですが…(前回ご解答ありがとうございました

原理上は変数がいくつでも可能です。解釈できるかどうかは別にして。

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交差遅延効果モデルや交差同時効果モデルは二つの変数でやるもの、みたいな制約はありますか?変数が2つより多くてもいいのかよく分からないです。構造方程式モデルなので構わないんじゃないかと思う一方、他の変数の影響は誤差項間の相関とかなんかよくわかんないもので表現されるからゴチャゴチャさせずに2つでやりなさい!みたいな約束事もありそうで、よくわからないのです…。(いつも助けてくださりありがとうございます

二変数が多いですが、頑張れば三変数でもできますよ。でも見やすいのは二変数ですかね。

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いつも大変お世話になっております。線形混合モデルで縦断データを分析しているのですが、レベル2変数3つを組み合わせた二次の交互作用項が有意となっておりました。この場合の下位検定およびグラフ化の仕方をご存知であれば、教えていただけないでしょうか?。恐れ入りますが、どうぞよろしくお願いいたします。

重回帰分析の交互作用を見る方法と基本的には変わらないです。Preacherのサイトを見てもらえればいいかと思います。
http://www.quantpsy.org/medn.htm

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お世話になっております。1標本t検定に関して質問させていただきます。ある課題の平均値(m1)がある特定の値(m0)と異なるのかを知りたいので,1標本t検定を行おうと思っています。ただ,m1の値は,一人の参加者が複数試行を行った平均値の,さらに複数人の参加者が同じ課題を行った平均値になっており,階層構造になっています。この場合,マルチレベル1サンプルt検定のようなものは存在するのならそれを使うべきだと思っているのですが,そういったものは存在するのでしょうか。また,存在する場合,実施方法もお教えいただけますと幸いです。何卒よろしくお願い申し上げます。

あります。一般的にはそういうモデルを線形混合モデルとよびますね。変量効果が含まれた線形モデル、ということです。

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お世話になっております。HADには大変助けられており、清水先生には感謝いたします。2群比較ノンパラメトリック法の効果量について質問をさせていただきます。マンホイットニー検定とブルンナー・ムンツェル検定の効果量がrとpの両方で示されておりますが、これはマンホイットニー検定ではrを、ブルンナー・ムンツェル検定ではpを使うということなのでしょうか。それとも、両検定法共通でrとpのどちらを使っても構わないということなのでしょうか。お忙しい中恐縮ですが、ご教示いただければ幸いです。

rがマンホイットニー、pがブルンナームンツェルに一応対応しています。pは優越率なので、実際はどの場合でも使える・・とは思いますが、上のように考えてもらっていいと思います。

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書籍などでお世話になっています。複数の下位尺度をもつ心理尺度について,各下位尺度得点における性差を確認したいという目的がある場合に,二要因混合計画分散分析を使う,つまりbetweenとして性別,withinとして標準化した各尺度得点を投入して交互作用まで検討するという手法は一般的なのでしょうか。実験計画的に言うとTime1に下位尺度Aのzスコア,Time2に下位尺度Bの…というイメージです。私はt検定を下位尺度ごとに行えばよいと考えているのですが,これは誤り(多重検定の問題?)だと指摘されています。必要ならp値の補正など対応がありますが,殆ど意味はないと考えています。ご意見をお聞かせください。

項目全体に性差があると考えているのか、項目ごとにどういう性差がでるかわからないのか、それによってもやり方がかわります。前者なら、やはりMANOVAを使うべきだろうと思います。あるいは、項目を変量効果にしたMixedモデルを使うかですかね。後者の場合は二要因分散分析で交互作用効果を確認したうえで、適宜p値の補正をしながら差を報告することになるのではないかと思います。

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お世話になります。ただいまHAD16_003を使わせていただいていますが、対応のない平均順位の差の検定を行いますと、結果が表示されるNonparaシートのA2セルに『対応のない平均順位の差の検定 lang. cells(159,3)』と記されてしまいます。これをHADoff15_106で行いますと、当該場所は『対応のない順位の差の検定(マンホイットニー検定)』となっていることから、HAD16の『lang.cells(159,3)』は『マンホイットニー検定』と理解してよろしいでしょうか。また効果量は推定値となっていますが、これは一般的にいう効果量のことでしょうか。よろしくお願い致します。

最新版では直っていると思います。効果量は一般的な効果量?のことです。

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いつも勉強させていただいております。重回帰分析をしているのですが、説明変数のひとつに天井効果があることが分かりました。調べてみると先生のブログで「ブートストラップ標準誤差」を使えばいいことは分かったのですが、なぜこれだと天井効果がある場合にも問題なく使えるのかよくわかりません。理屈が分かるような書籍があれば教えていただきたいです。よろしくお願いします。

そんなこと書いてましたっけ?いま調べてみたら、従属変数の分布について、そう書いてましたね。今の僕なら打ち切り正規分布を仮定して~ということを言うと思います。
ただ、そもそも説明変数に天井効果があっても回帰モデルの仮定的には問題ないような。もちろん、そこにも打ち切り正規分布を仮定してもいいとは思います。

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いつも大変お世話になっております。反復測定データをlme4パッケージで分析しようと試みていたのですが、天井効果が一部出ていることに気づきました。トービット回帰を用いるのが適切なのではないかとも考えたのですが、この場合、lme4パッケージでも対応できるのでしょうか?Rが不慣れで恐縮なのですが、もし何か良い分析やパッケージがあれば、ご紹介いただけると幸いです。よろしくお願いいたします。

lme4ではできません。ベイズに抵抗がなければ、brmsパッケージで可能だったかと思います。

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説明不足で申し訳ありません。私が作成している尺度の構造的妥当性を高めるために、ラッシュモデルを適用させようと思っています。通常なら、探索的因子分析で一次元性の確認と構成概念の抽出を確認し、確認的因子分析で構造的妥当性を確認する流れだと思うのですが、ラッシュモデルを適用した時点で、探索的も確認的因子分析も利用しないということでよろしかったでしょうか(補足的や確認的意味合いで因子分析を使用しても良いとは思いますが。。。)?

この場合に「ラッシュモデル」について質問者さんが何を指しているのか僕にはよくわからないので、答えられないです。すみません。

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+1 answer in: “もう一つだけ質問してもよろしいでしょうか? 現在尺度開発を進めているのですが、尺度の妥当性のために、探索的因子分析を行わず、確証的因子分析のみを行ってもよいものなのでしょうか? 理由は、尺度の項目分析を行う過程で、ラッシュモデルを利用しようと思っています。通常、ラッシュモデルでは因子分析(確認的因子分析)などの一次元性の確認を行わず、適合度指標により確認するためです。”

もう一つだけ質問してもよろしいでしょうか? 現在尺度開発を進めているのですが、尺度の妥当性のために、探索的因子分析を行わず、確証的因子分析のみを行ってもよいものなのでしょうか? 理由は、尺度の項目分析を行う過程で、ラッシュモデルを利用しようと思っています。通常、ラッシュモデルでは因子分析(確認的因子分析)などの一次元性の確認を行わず、適合度指標により確認するためです。

うーん、尺度の妥当性は因子分析ではわからないと思うのですが、因子構造が理論通りに分かれるかのチェック、という意味でしょうか。それならば、確証的因子分析でもいいと思います。
尺度の妥当性を示すための証拠はいろいろあって、因子分析だけで検討できるものではない、ということはご注意ください。

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いつも大変お世話になっております。HADで探索的カテゴリカル因子分析(最小二乗法)を行おうと思うのですが、抽出法の欄に「カテゴリカル」をチェックし、回転法の欄に「回転なし」をチェックし、得点の欄は空欄、出力の欄に「相関行列」にチェックすればよろしかったでしょうか?ちなみにHADでWLSMVも可能なのでしょうか? ご教示頂けたら幸いです。

回転は任意のものを選べます。相関行列をえらべばポリコリック相関行列が出てきた…と思います。HADではWLSMVはできず、ただのWLS、つまり重み付き最小二乗法です。

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HAD16(HLMサンプルデータ)と先生のスライドで勉強させて頂いております。一つ質問がございまして、HADの出力にある「変量効果切片の分散」とはΣ(集団平均ー切片の固定効果係数*1 ) ^2 / (300-1)で計算されるものと理解したのですが、違うのでしょうか。エクセル別シートで手計算で値を再現しようとしてるのですが、うまくいかず困っています。ご教授いただければ幸いです。説明変数なしの変量切片モデルです。

toukei_beginner
最尤法で推定しているので、モーメント法のものとは一致するとは限りません。

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