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仮説とデータ解析の関係
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- 2. 自己紹介 • 東京学芸大学 – 教育心理で卒論 •使った本 教育と心理のための推計学 • 放送大学 科目履修生 • 放送大学大学院 – 科目履修生、全科履修生（退学） • トップエスイー • 筑波大学大学院ビジネス科学研究科 – 大学のシラバスの調査で修論（経営学） • 使った本 心理学論文の書き方 2
- 3. まずは、仮説とデータ解析の関係 • 仮説構築・仮説検証とデータ解析の関係 – 卒論・修論を仮説構築で止めるか、仮説検証までいく かは、先生による •仮説の絞込みレベルも先生によるが、コミュニティの影響も – 使える手法は、コミュニティによる 3
- 4. 仮説構築におけるデータ処理 • どこまで、仮説構築で行くか – 「はじめに」「関連研究」「提案」 –仮説構築するだけの論文 • 提案までならアブダクションが使える可能性 – 例 • 一般に、こういわれている（データがある） • でも、この調査では、このような結果が出ている – 二次データ（毎年行われる調査など）が使える – 提案で仮説を出し、それを検証する • 仮説で終わる場合 – グラウンデッドセオリー（木下の修正版含め） – （探索的）因子分析 – KJ法とか。他の方法を使ってOKかは、先生に・・・ 検定せす、ク ロス表・グラ フでもOK 4
- 5. 仮説検証におけるデータ処理 • 仮説の内容によって、処理が違う – カテゴリー間の差を主張したい •クロス表を作って、χ2検定 – 分類・分別したい • 判別分析、クラスタリング（k-means等） – 量的な差を検定して、仮説を主張（主に実験） • t検定（２つのグループの平均） • F検定（多くのグループ） – 予測値を出したい：回帰 • 連続量：重回帰分析 • 生死・当たり外れ等の確率：ロジスティック回帰 • 質的データも含む：数量化１類 – モデルを作成し、その当てはまり • 共分散構造分析（SEM) 実験でもモデル が作れるなら SEM可能 5
- 6. データ処理に行くまで • 笹井氏の示した手順が分かりやすい – https://www.youtube.com/watch?v=xu-XUie-Hbc（6:00～7:00） – 着想・発想→実験実施→実験データ解析・図表作成→論文 • 実験が仮説内容によりいろいろ – 本当に実験する • 実験計画法：ラテン方格、直交表 – アンケートをとる – 調査：データ収集 • 株価と何かの関係など • 書き方なども型がある – 研究法に詳しい本 6
- 7. データ処理手順 • データをざっくり見て、基本統計量をとる – カテゴリーデータ：クロス表（統計量：件数） –量的データ：散布図・相関（統計量：平均・分散） • データの加工＆処理方法の注意点 – コーディングとかある場合も – 欠測 • 仮説を主張する為の統計操作 – 例：検定の場合 • いいたいことの逆：帰無仮説の構築 • 帰無仮説は５％、１％以下しか起きない • 「いいたいことの逆」は起きない→いいたいことが成り立つ 7
- 8. 統計操作の例：共分散構造分析 • 観測できる変数から、モデルの当てはまりを 推定する • 例：英語は理系能力が必要 –文系能力・理系能力：潜在変数 – 国語・社会・英語・理科・数学：観測変数 赤い線があるのとないので、どちらが当てはまりがよいか見る 8
- 9. 参考： （イメージです） 共分散構造分析は何をしている？ • 例えば英語は、以下の方程式が建てられる •同様にすべての観測変数を含む方程式をたて、 その方程式から全r,yが求められたとする • 観測変数の実際の観測値は誤差を含む – そこで誤差が最小になるようにr,yを調整する 実際には 行列 X3=r3y1+r4y2＋誤差 9
- 10. 参考： 全てを観測変数にした場合の比較 • 今、学力テスト、文系テスト、理系テストという のが有った場合、すべてが観測変数となる – このとき２つのモデルが考えられる –どちらがよいか：誤差の累積の観点から考える 10
- 11. 共分散構造分析まで • 仮説を構築： – 潜在変数と観測変数を決める •自分の知見 • 既存の学説（対立していると、より良い） – パス図を作成 • 仮説を検証する：観測変数を測定する – 観測変数が連続量で測定可能（時間・年齢） • 測るべし – 観測変数が感覚的なもの • リッカートの簡便法(5件法など）、SD法等で数量に 11
- 12. 共分散構造分析 • ソフトウェアを使って解析 – 手順 •パス図を描く • データを入力する • 結果が出てくるので検討する – ソフトウェア • SPSS Amos：分かりやすい。操作は知っておくと良 • R：semまたはlavaanパッケージ：むずかしいかも・・・ – 検討 • Ｐ値、AGFI(GFI)、RMSEAなど • ２つモデル作成時：どちらの当てはまりがよいか議論 12