分析ページの使い方
 目次

   1. トップページ
   2. 調査結果の分析画面
   3. 度数分布表
   4. 記述統計
   5. ケースの要約
   6. クロス集計表
   7. Webキューブ
   8. T検定
   9. 一元配置の分散分析
   10. 2変量の相関分析
   11. 偏相関分析
   12. 因子分析
   13. 線型回帰
   14. 多項ロジスティック回帰
   15. 階層クラスタ分析
   16. 大規模ファイルのクラスタ分析
   17. 多元配置分散分析
   18. ケースの選択
   19. 値の再割り当て
   20. 変数の計算

1. トップページ
図1は、SRDQのトップページである。左下の枠内「分析可能な社会調査データ」が、ブラウザで分析できるデータの一覧である。それぞれの調査に関して、「調査概要」と「分析」のページがある。ここでは、「分析」のページの使い方を紹介する。


図1: トップページ

2. 調査結果の分析画面
「トップページ」(図1)から左下の「分析可能な社会調査データ」の中から、分析したい調査データを選ぶ。ここでは、「情報化社会に関する全国調査(2001)」を例にして説明する。オレンジ色の文字の「情報化社会に関する全国調査(2001)」の右下にある青字の「分析」をクリックする。「セキュリティに関する警告」画面が出る場合は、かまわず「続行」をクリックする。すると、図2の画面になる。


図2: 調査結果の分析画面

「調査結果の分析」というタイトルの下に分析するデータ名「情報化社会に関する全国調査(JIS2001)」が青字で表示される。その下の行には、このJIS2001調査の「調査概要」(検索の使い方:図2参照)と「質問項目リスト」(検索の使い方:図4参照)へのリンクがある。その下の「分析メニュー」がSRDQで使える分析手法である。分析はエス・ピー・エス・エス株式会社WebAppを用いている。WebAppでは、SPSS Baseとオプションに含まれるすべての機能を利用することができる。しかしそのためにはカスタマイズが必要であり、現在のSRDQにおいては、「分析メニュー」に挙げられている度数分布表、ケースの要約、クロス集計表、Webキューブ、T検定、一元配置の分散分析、2変量の相関分析、偏相関分析、因子分析、線型回帰といった10の統計手法とその中の一部のオプションが利用可能になっている。

以下、それぞれの分析手法の使い方を見ていこう。
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3. 度数分布表
図2の「分析メニュー」から「度数分布表」を選ぶと図3の画面が表示される。


図3: 度数分布表メニュー

この枠内に「情報化社会に関する全国調査(JIS2001)」の変数名一覧が表示される。変数は下にずっと続いており、全変数のどれでも選択することができる。そのなかから、「Q3_1:携帯電話」を選択した出力結果が図4である。


図4: 度数分布表の出力

中央一番上の統計量の枠内に「有効」なケース数と「欠損値」の数が示され、そのつぎに度数分布表が示される。下段には、棒グラフが示される。また、左側の枠には、変数名の一覧が示され、別の変数を選択すれば、その度数分布表が出力される。
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4. 記述統計
分析可能なデータセットに含まれる変数の記述統計量を参照することができる。ここでは、「情報化社会に関する全国調査(JIS2001)」データセットにある、「Q2*:年齢(満年齢・論理式)」という変数の記述統計量を参照する手順を説明する。

<操作手順>

  1. 「分析メニュー」画面上の「記述統計」をクリックする。図5の画面が新しく表示される。
  2. 「項目の選択」の左側にある変数一覧の中から記述統計量を参照したい変数名(Q2*:年齢(満年齢・論理式))を選択し、>>ボタンをクリックする。一度に複数の変数の記述統計量を参照することも可能である。また、変数の選択を間違えた場合は<<ボタンをクリックすることで、戻すことができる。
  3. 「統計量」から、参照したい統計量を選択する。参照できる統計量は、中心傾向では「平均値」「中央値」「最頻値」「合計」、散らばりでは「標準偏差」「分散」「範囲」「最小値」「最大値」、パーセンタイル値では「4分位」、分布では「歪度」「尖度」である。「全て選択」「全て解除」をクリックすることで、一度にすべての項目を選択したり、または解除したりすることができる。今回の例では、「平均値」「中央値」「最頻値」「標準偏差」「範囲」「最小値」「最大値」「歪度」「尖度」を選択する。


    図5: 項目の選択 統計量

  4. i〜iiiの作業を完了させた後、「記述統計」ボタンをクリックすると、図6の結果が表示される。選択した統計量のほか「有効度数」「欠損値」が表示される。「歪度」「尖度」では「標準誤差」も表示される。


    図6: 統計量

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5. ケースの要約
図2の「分析メニュー」から「ケースの要約」を選ぶと図5の画面が表示される。「1. 測定対象」の右端の「▼」ボタンをクリックするとプルダウンメニューになっており、選択可能な変数の一覧が示される。ここからグループごとの合計、平均、度数を示したい変数を選択する。「2. 統計量」では、合計、平均、グループごとの度数のうち、必要なものを選択する。3つとも選択することも可能である。「3. グループ選択」では、グループに指定する変数を選択する。ここではあまりカテゴリー数の多くない、いわゆる質的変数のみが選択できるように設定してある。1から3までを選択し、「4. ケースの要約」ボタンをクリックする。


図5: ケースの要約

測定対象を「Q3_1:携帯電話」、統計量を「合計」「平均」「グループごとの度数」、グループ選択に「留置票Q6:情報階層帰属意識」を選択した結果が図6である。


図6: ケースの要約の出力

右側の「報告書」の枠内に結果が出力される。また左側に図5と同じ分析する変数の指定の枠がそのまま表示されているので、続けて異なる変数を指定して、ケースの要約の分析を続けることができる。
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6. クロス集計表
図2の「分析メニュー」から「クロス集計表」を選ぶと図7の画面が表示される。左の枠内に変数が示されている。下にスクロールしながら、分析したい変数を指定する。行変数、列変数を指定すると、2重クロス表になり、さらに層変数を指定すると3重クロス表が作成される。行変数、列変数、層変数とも複数指定することができ、それぞれの枠内で上から順に組み合わせて実行される。この順番を変更したいときには、すぐ右側の「up」と[down]のボタンを使えばよい。

「オプション設定」の欄では、統計量として「カイ2乗」値と「ファイとCramerのV」の値を指定することができる。「セル表示の設定」では、「行」をチェックすれば行%が、「列」をチェックすれば列%が示される。「表書式の設定」では行変数の選択肢の表示順を、「昇順」、「降順」どちらかに指定することができる。デフォルトでは、カイ2乗、行%、昇順が選択される設定になっている。


図7: クロス集計

行変数に「Q1:性別」、列変数に「留置票Q1:インターネットやパソコン通信をご存じですか」を選び、「カイ2乗」、「行」%、「昇順」を指定した結果が図8である。


図8: クロス集計の出力

「処理したケースの要約」からは有効ケース数とその%が分かる。次に、クロス集計表の結果が示されている。その下に「カイ2乗検定」の結果が示される。

他の分析も含めて、出力の形式は、パソコン(Windows)で使われるSPSSとほぼ同じ形式である。見慣れないのは、各枠の左端上部に出ているマークであろう。一番上のにカーソルをもっていくと「Download data as CSV file」という表示が出る。これをクリックすると、この枠内のデータを自分のパソコンのCSVファイルに保存することができ、MS Excelなどの表計算ソフトに取り込むことができる。二番目のにカーソルをもっていくと「Open in new window」と表示され、枠内のデータを新しい別のウィンドウで示すことができる。三番目のでは、「Flip table」と表示され、行変数と列変数が入れ替わって表示される。最後にあるは「Help」であり、クリックすると英文で簡単な説明が表示される。
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7. Webキューブ
図2の「分析メニュー」から「Webキューブ」を選ぶと図9の画面が表示される。この画面は、「測定対象の変数」、「グループ変数」、「統計量」、「表示オプション」の4つに分かれている。「測定対象の変数」は、1つだけを選ぶ。

Webキューブに特徴的なものは、「表示オプション」である。「データセル内での比較」では「測定値」か「統計量」を、「行列内」では「次元のドリルダウン」か「次元の入れ子」を、「スライス次元の場所」が「表の上」か「表の下」かを選ぶことができる。また、「タイトル」と「キャプション」を日本語で入力することができる。


図9: Webキューブ

「測定対象の変数」に「Q9*:1日あたりの新聞読み時間(分換算)」を選択し、「グループ変数」に「Q1:性別」、「Q2*:年齢10歳ごと」、「統計量」に「平均」を入れて出力したものが、図10である。Windows版では、OLAPキューブで、ピボットの機能を使うとほぼ同じ結果を得ることができる。


図10: Webキューブの出力

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8. T検定
図2の「分析メニュー」から「T検定」を選ぶと図11の画面が表示される。


図11: T検定

T検定を行う従属変数に「Q3_8:パソコン」を選択し、グループ変数に「Q1:性別」を選択すると図12の画面が出力される。Windows版SPSSの「独立したサンプルのT検定」の出力とまったく同じで、上の枠内では、「変数名」「ケース数(N)」「平均値」「標準偏差」「平均値の標準誤差」が出力され、下の枠には、「等分散性のための検定(F値と有意確率)」と「2つの母平均の差の検定(「t値」「自由度」「有意確率」「平均の差」「差の標準誤差」「差の95%信頼区間」)」が出力される。


図12: T検定の出力

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9. 一元配置の分散分析
図2の「分析メニュー」から「一元配置の分散分析」を選ぶと図13の画面が表示される。従属変数と因子(独立変数)を左端の枠の中から選択する。検定は、「最小有意差」「R-E-G-WのQ、」「Tukeyのbの3種類」、オプションは、「記述統計量」「等分散性の検定」「平均値のプロット」から選択できる。デフォルトは、検定は「最小有意差」と「Tukeyのb」、オプションは「記述統計量」「等分散性の検定」になっている。なお、欠損値は分析ごとに除外される。


図13: 一元配置の分散分析

従属変数に「Q3_8:パソコン」を選択し、グループ変数に「Q2*:年齢10歳ごと」を選択し、検定とオプションはデフォルトのまま一番下の「一元配置の分散分析」ボタンをクリックすると結果が出力される。出力は多いので、一部を図14に示す。


図14: 一元配置の分散分析の出力(一部)

図14に現れている「記述統計量」「等分散性の検定」「分散分析」の下に「多重比較」の表が続く。出力結果は、Windows版のSPSSと同じである。
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10. 2変量の相関分析
図2の「分析メニュー」から「2変量の相関分析」を選ぶと図15の画面が表示される。関連を確認したい変数を左端の枠の中から選択する。検定は、「Pearson」「Kendall」「Spearman」の3種類を選ぶことができる。オプションは、有意差の検定を、「両側」検定か「片側」検定か選択でき、欠損値を、「リストごとに除外」か「ペアごとに除外」か選ぶことができ、そして、統計量について、「平均と標準偏差」と「交差積和と共分散」を選ぶことができる。


図15: 2変量の相関分析

変数に「Q35:本人収入」と「Q26*:本人教育年数」を選択し、検定とオプションはデフォルトのまま、一番下の「2変量の相関分析」ボタンをクリックすると結果が出力される。出力を図16に示す。出力結果はWindows版SPSSと同じである。「Pearsonの相関係数」「有意確率(両側)」「ケース数(N)」が出力される。


図16: 2変量の相関分析の出力

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11. 偏相関分析
図2の「分析メニュー」から「偏相関分析」を選ぶと図17の画面が表示される。関連を確認したい変数と制御する変数を左端の枠の中から選択する。オプションは、欠損値を、「リストごとに除外」か「ペアごとに除外」を選択でき、統計量については、「平均と標準偏差」と「0次関数」を選ぶことができる。


図17: 偏相関分析

変数に「Q35:世帯収入」と「Q18:階層帰属意識」を、制御変数に「Q26*:本人教育年数」を選択し、オプションはデフォルトのまま、一番下の「偏相関分析」ボタンをクリックすると結果が出力される。出力を図18に示す。表示の形式はことなるが、出力結果はWindows版SPSSと同じである。1列目に「制御変数」が出力され、3列目に、「Pearsonの相関係数」「有意確率(両側)」「ケース数(N)」が出力される。


図18: 偏相関分析の出力

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12. 因子分析
図2の「分析メニュー」から「因子分析」を選ぶと図19の画面が表示される。因子分析をおこないたい変数を左端の枠の中から選択する。因子抽出法は、「主成分分析」「重み付けのない最小二乗法」「一般化した最小二乗法」「最尤法」「主因子法」「アルファ因子法」「イメージ因子法」から選ぶことができ、因子抽出の基準として、「最小の固有値」「因子数」を指定できる。オプションについて、回転は「なし」「バリマックス」「プロマックス」を選択できる。因子抽出は、「相関行列」と「分散共分散行列」を選ぶことができ、欠損値は「リストごとに除外」か「ペアごとに除外」を選択できる。記述統計は、「初期の解」「一変量の記述統計量」「係数」「逆行列」「有意水準」「再生相関」「行列式」「反イメージ」「KMOとBartlettの球面性検定」を選択できる。


図19: 因子分析

変数に「留置票Q11i:権威ある人々には敬意を払わなければならない」「留置表Q11j:唯一の方法は指導者や専門家に頼ること」「留置票Q11k:性犯罪者を刑務所にいれるだけでは甘すぎる」「留置票Q11l:目上の人には従わなければならない」「留置票Q11m:指導者は下のものに厳格でなければならない」「留置票Q11n:伝統や慣習に疑問をもつ人は問題をひきおこす」を選択し、オプションはデフォルトのまま、一番下の「因子分析」ボタンをクリックすると結果が出力される。出力の一部を図20に示す。出力結果はWindows版SPSSと同じであるが、ここではさらに、因子のスクリープロットが出力される(図には非表示)。上の枠では、初期と抽出後の共通性が出力され、中央の枠では、説明された分散の合計、下の枠では、成分行列が出力される。


図20: 因子分析の出力(一部)

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13. 線型回帰
図2の「分析メニュー」から「線型回帰」を選ぶと図21の画面が表示される。


図21: 線型回帰

従属変数と独立変数の選択の他、オプションは、投入方法を「強制投入法」か「ステップワイズ法」か選択でき、統計量は「モデルの適合度」、「記述統計量」、「共線性の診断」の3つから選択できる。その他標準化残差のプロットの「ヒストグラム」を選択することができ、欠損値は「リストごとに除外」か「ペアごとに除外」を選ぶことができる。デフォルトは、「強制投入法」「モデルの適合度」「記述統計量」「リストごとに除外」にチェックがはいっている。

「Q9*:1日あたり新聞読み時間(分換算)」を従属変数にし、「Q1:性別」「Q2*:年齢(満年齢・論理式)」「Q26*:本人教育年数」を独立変数とし、オプションはデフォルトのままで下部の「線型回帰」のボタンをクリックすると出力が求められる。出力は、上から「記述統計量」「相関係数」「投入済み変数または除去された変数」に続いて、図22に示した「モデル集計」「分散分析」「係数」という枠の中に出力が表示される。なおこの出力もWindows版のSPSSと同じである。


図22: 線型回帰の出力(一部)

14. 多項ロジスティック回帰
カテゴリカルな変数を従属変数とする多項ロジスティック回帰分析を行うことができる。ここでは、「情報化社会に関する全国調査(JIS2004)」データセットにある、「Q6:携帯電話の利用」を従属変数とする多項ロジスティック回帰分析を行う手順を説明する。

<操作手順>

  1. 「分析メニュー」画面上の「多項ロジスティック回帰」をクリックする。図1の画面が新しく表示される。
  2. 「項目の選択」の左側にある変数一覧の中から従属変数にしたいカテゴリ変数名(Q6:携帯電話の利用)を選択し、>>ボタンをクリックする。参照カテゴリは「最初のカテゴリ」「最後のカテゴリ」「ユーザー指定による値」の三種類から選択することができる。またカテゴリの並び順は「昇順」「降順」の二種類から選択することができる。それぞれデフォルトでは「最初のカテゴリ」「昇順」に設定されている。使用する従属変数を変更する場合には、<<ボタンをクリックすることによって戻すことができる。
  3. 分析に使用したい独立変数のうち、カテゴリカルな変数は「因子」に、数値型の変数は「共変量」に投入する。例として、「Q1:性別」と「本人学歴3分類」を選択し、>>ボタンをクリックして「因子」の欄に移動する。同様に、「age:年齢」と「Q39:世帯収入」を選択し、「共変量」の欄に移動する。
  4. 「統計」では「ケース処理要約」、モデルの情報では「疑R2乗」「ステップの要約」「モデル当てはめ情報」「セルの確率」「分類テーブル」「適合度」、パラメータの設定では「推定値 信頼区間(%)」「尤度比検定」「漸近相関」「漸近共分散」がオプションとして選択できる。デフォルトでは「ケースの処理要約」「疑R2乗」「ステップの要約」「モデル当てはめ情報」「推定値 信頼区間 95%」「尤度比検定」が選択されている。
  5. 「収束基準」では「反復回数」「デルタ」「特異性許容度」の設定が可能である。デフォルトでは「最大反復回数:100」「最大段階 2分:5」「対数尤度収束:0」「パラメータ収束:0.000001」「データポイントの区切り確認する反復数:20回」に設定されている。

    図23: 項目の選択 統計 収束基準
  6. i〜vの作業を完了させた後、「多項ロジスティック回帰」ボタンをクリックすると、「処理したケースの要約」「モデル適合情報」「疑似R2乗」「尤度比検定」「パラメータ推定値」が表示される。図2〜図4は表示される結果の一部である。それぞれ必要に応じて参照する。今回の分析の例では、いずれも設定はデフォルトのままである。

    図24: 多項ロジスティック回帰分析の出力(一部)

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15. 階層クラスタ分析
ここでは情報化社会に関する全国調査(JIS2001)のデータを用いて、階層クラスタ分析の手順を説明する。SRDQの階層クラスタ分析では、クラスタリングの対象を、「変数」か「ケース」かに選択することができる。ただ、ケース数が大きなデータで「ケース」を対象に階層クラスタ分析を実行すると、処理に時間がかかってしまい、画面がフリーズしてしまうことがある。そのため、SRDQでは階層クラスタ分析におけるクラスタリングの対象を、あらかじめ「変数」に限定している。「ケース」を対象にクラスタ分析を行いたい場合は、「大規模ファイルのクラスタ分析」を用いることをおすすめする。

図2の「分析メニュー」から「階層クラスタ分析」を選択すると、図25の画面が表示される。 「項目の選択」欄からクラスタリングしたい変数を選び出し、>>ボタンをクリックして「変数」欄に移動させる。「変数」欄の下の「表示」では、分析結果について、「統計」「作図(デンドログラム)」を表示するかどうかを、それぞれ指定できる。


図25:階層クラスタ分析

「オプション設定」では、「統計」の結果として「クラスタ凝集経過工程」と「距離工程」を表示するかどうかを、それぞれ指定することができる(なお、下の「所属クラスタ」で「なし」を選んだ場合は、「クラスタ凝集経過工程」「距離工程」の一方または両方に、必ずチェックを入れておかなければならない)。 「所属クラスタ」については、「なし」「単一の解」「解の範囲」を選択することができる。これは、クラスタ分析の結果に基づいて、各対象がどのクラスタに属するかを表示するものである。「単一の解」を指定する場合はクラスタの数を、「解の範囲」を指定する場合はクラスタの最小数と最大数を、それぞれ入力する必要がある。

続いて、「方法」では、クラスタ分析に用いる方法を指定する。 クラスタ化の方法は「グループ間平均連結法」「グループ内平均連結法」「最近隣法」「最遠隣法」「重心法」「メディアン法」「Ward法」から選択することができる。 「測定方法」では、対象間の距離(非類似度・類似度)の測定方法を選択する。この測定方法の指定は、データが「間隔尺度」で測定されている場合、「度数」の場合、「2値」の場合で異なってくる。
  • 「間隔」の場合、「平方ユークリッド距離」「コサイン」「Pearsonの相関」「Chebychey」「都市ブロック」「Minkowski」「カスタマイズ」から選択できる。「Minkowski」を選んだ場合は、「べき乗」の値を1~4の中から指定する必要がある。「カスタマイズ」を選んだ場合は、「べき乗」と「乗根」の値を、それぞれ1~4の中から指定する必要がある。
  • 「度数」の場合、「カイ2乗測度」「ファイ2乗測度」から選択できる。
  • 「2値」の場合、「ユークリッド距離」「平方ユークリッド距離」「サイズの差異」「パターンの差異」「分散」「散らばり」「形」「単純マッチング」「ファイ」「ラムダ」「AnderbergのD」「Dice」「Hamann」「Jaccard」「Kulczynski 1」「Kulczynski 2」「LanceとWilliams」「落合」「RogersとTanimoto」「RusselとRao」「SokalとSneath 1」「SokalとSneath 2」「SokalとSneath 3」「SokalとSneath 4」「SokalとSneath 5」「YulesのY」「YulesのQ」から選択できる。なお「2値」の方法を選ぶ場合は、「真」と「偽」の値をそれぞれ入力する必要がある。
次に、測定方法で「間隔」か「度数」を選んだ場合は、「値の変換」で、測定値を標準化することができる。標準化の方法は「なし」「Z得点」「-1から1の範囲」「0から1の範囲」「最大値を1」「平均値を1」「標準偏差を1」から選択することができる。「なし」以外を選んだ場合は、変換の対象として「変数別」「ケースごと」のどちらかを選択する必要がある。 「測定方法の変換」をおこないたい場合は、「絶対値」「符号変換」「0-1の範囲で尺度化」をそれぞれ指定することができる。

以下に、分析例を示す。「項目の選択」で「Q3_1:携帯電話」「Q3_6:DVD」「Q3_8:パソコン」「Q3_9:プリンター」「Q3_10:スキャナー」「Q3_11:デジタル・カメラ」を選択し、>>ボタンをクリックして「変数」の欄に移動させる。「クラスタ化の方法」は「Ward法」とし、一番下の「階層クラスタ分析」ボタンをクリックすると結果が出力される。出力を図26、27に示す。まず、「処理したケースの要約」が出力される。続いて、「クラスタ凝集経過工程」が出力される。最後に、「作図(デンドログラム)」の表示を指定しているので、デンドログラムが出力されている。
  
 


図26:階層クラスタ分析の出力(処理したケースの要約、クラスタ凝集経過工程)

  
 


図27:階層クラスタ分析の出力(デンドログラム)

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16.大規模ファイルのクラスタ分析
情報化社会に関する全国調査(JIS2001)のデータを用いて、「大規模ファイルのクラスタ分析」の手順を説明する。この分析は階層クラスタ分析と異なり、あらかじめクラスタの個数を自分で設定する必要がある。ケース数が多い大規模データを扱う場合に適している。

まず、図2の「分析メニュー」から「大規模ファイルのクラスタ分析」を選択すると図28の画面が表示される。

「項目の選択」で、分析に用いる変数を選択肢、>>ボタンをクリックして左の「変数」欄に移動させる。また、「ケースのラベル」として使用したい変数がある場合は、同様に、「項目の選択」欄のなかから選択する。 「クラスタの個数」に、対象を分類したいクラスタの個数を入力する(デフォルトでは2が入力されている)。「方法」では分類方法のうち、「反復と分類」「分類」のどちらかを選択する。

画面の右側では「オプション設定」をおこなう。「反復」では、所属クラスタの「最大反復回数」と「収束基準」の値をそれぞれ指定する(デフォルトでは最大反復回数は10が、終息基準は0が入力されている)。また、「移動平均を使用」するかどうかを指定できる。  「変数の保存」では、「所属クラスタ」と「クラスタ中心からの距離」の分析結果を変数として保存するかどうかを、それぞれ指定できる。  「統計」では分析の結果について、「初期クラスタ中心」「分散分析表」「ケースに対するクラスタ情報」を表示するかどうかを、それぞれ指定できる。  「欠損値」では欠損値の扱いについて「リストごとに除外」「ペアごとに除外」のどちらかを選択する。


図28:大規模ファイルのクラスタ分析

以下に、例を示す。変数に「Q3_1:携帯電話」「Q3_6:DVD」「Q3_8:パソコン」「Q3_9:プリンター」「Q3_10:スキャナー」「Q3_11:デジタル・カメラ」を選択する。オプションはデフォルトの状態から「クラスタの数」のみを4に変更し、一番下の「階層クラスタ分析」ボタンをクリックすると結果が出力される。出力結果のうち、「初期クラスタ中心」、「反復の記述」、「各クラスタのケース数」を図29、30、31に示す。
        


図29:初期クラスタ中心

        


図30:反復の記述

        


図31:各クラスタのケース数

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17. 多元配置分散分析
情報化社会に関する全国調査(JIS2004)のデータを用いて、「多元配置分散分析」の手順を説明する。図2の「分析メニュー」から「多元配置分散分析」を選ぶと、図32の画面が表示される。


図32: 多元配置分散分析(1)

左端の「項目の選択」欄のなかから、量的変数を1つ選び出し>>ボタンをクリックして、「従属変数」欄に移動させる。分析に使用したい独立変数のうち、カテゴリカルな変数は「固定因子」に、量的変数は「共変量」に投入する。ここでは、「従属変数」に「Q15:階層帰属意識」、「固定因子」に「Q1:性別」と「本人学歴3分類」を選択する(図33)。

「詳細条件指定」では、「モデルを指定」、「対比を指定」、「作図を指定」、「その後の検定の指定」、「オプションを指定」を指定できる。それぞれにチェックを入れると、オプションを指定するための画面が新たに現れる。


図33: 多元配置分散分析(2)

「モデル」では、「平方和」のタイプを「タイプ機廚ら「タイプ検廚泙覗択することができる。デフォルトでは、平方和は「タイプ掘廚箸覆辰討り、「モデルに切片を含む」にはチェックが入っている。

「対比」では、「固定因子」で指定した変数による水準の比較をすることができる。比較をしたい要因を「因子」の中から選択し、中央のプルダウンメニューから対比の方法を「偏差」「単純」「差分」「Helmert」「反復測定」「多項式」から選び、>>ボタンをクリックして「設定値」の欄に移動させる。

「作図」では、モデルから予測される従属変数の因子別の平均値をグラフにして示すことができる。左側の「因子」の欄には、「q1」(性別)と「edu_3」(本人学歴3分類)が表示されている。横軸に使う変数を「横軸」に指定し、線の種類を分けるために使う変数を「線の定義変数」に指定する。性別を「横軸」とし、「本人学歴3分類」を「線」としてグラフを表示させるためには、「因子」欄で「q1」を選択した後、「>>」ボタンをクリックして、「横軸」に移動させる。同様に「edu_3」を選択し「線の定義変数」に移動させて、その後に「追加」ボタンをクリックする。すると、右の「作図」の欄に「q1*edu_3」と表示される。

「その後の検定」では、多重比較の設定を行う(図34)。「因子」から多重比較を行いたい変数を選択し、>>ボタンをクリックして「その後の検定」欄に移動させる。さらに、使用する多重比較の方法にチェックを入れる。


図34: 多元配置分散分析(3)

「オプション」では、因子と交互作用による平均値の表示と、他の統計量の表示に関する指定を行う。「平均値の表示」では、平均値を確認したい因子や因子間の交互作用項を左の「因子と交互作用」欄から選んで、右の「平均値の表示」欄に移動させる。なお、「因子と交互作用」の欄の下に「※固定因子が5個以上の場合は、交互作用項がモデルに投入されません。」とあるように、SRDQの多元配置分散分析においては、固定因子4個以内の場合しか、交互作用項を表示できない制限がある。下の「表示」では、「記述統計」や「等分散性の検定」などを表示させるように指定することができる。 一番下の「多元配置分散分析」ボタンをクリックすると結果が出力される。出力結果を図35に示す。
 


図35: 多元配置分散分析の出力

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18. ケースの選択
既存の変数を用いてケースを選択したうえで、分析を行うことができる。ここでは、「情報化社会に関する全国調査(JIS2004)」データセットを用いて、男性のケースのみを選択する手順を説明する。

<操作手順>

  1. 「分析メニュー」画面上の「ケースの選択」ボタンをクリックする。図36の画面が新しく表示される。
  2. 「変数名」の箇所で使用したい変数(「Q1:性別」)を選択し、△ボタンをクリックする。
    上の入力欄に選択した変数名(「q1」)が表示されることを確認する。
  3. 上の入力欄で、選択した変数名(「q1」)に続いて「演算子」で「=」と入力した後、「変数の値」で変数の値(「1.0:男性」)を選択し、△ボタンをクリックする。このように、変数名、変数の値、演算子を組み合わせることで、上の入力欄に「IF条件の定義」を作成することができる。
  4. 上の入力欄に作成したIF条件(「q1=1.0」)が入力されていることを確認し、「適用」ボタンをクリックする。
    なお、クリアを押したうえで「適用」ボタンをクリックすれば、作成したIF条件が解除される。


    図36: ケースの選択

  5. i〜ivの作業を行った後、「分析メニュー」画面で、「ケースの選択」ボタンの右に操作結果が表示されていることを確認する。


    図37:ケースの選択:分析メニュー

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19. 値の再割り当て
既存の変数の値を新しい値に割り当て、新しい変数を作成することができる。ここでは、「情報化社会に関する全国調査(JIS2004)」のQ18a「従業上の地位(1=経営者、役員、2=常時雇用されている一般従業者、3=臨時雇用、パート、アルバイト、4=自営業主(雇用者なし)、5=自営業主(雇用者あり)、6=家族従業者、7=学生、8=無職)」から、有職者のダミー変数(job)(有職=1、無職=0)を作成する手順を説明する。

<操作手順>

  1. 分析メニュー」画面上の「値の再割り当て」ボタンをクリックする。図38の画面が新しく表示される。
  2. 「入力変数の選択」で、値の再割り当てを実行したい変数(「Q18a:本人現職 従業上の地位」)を選択し、「→」ボタンをクリックする。
  3. 「出力変数の名前」に新しい変数の名前(job)、「出力変数のラベル」に新しい変数のラベル(「有職者ダミー」)を入力し、「決定」をクリックする。


    図38: 値の再割り当て

  4. 「今までの値と新しい値の設定」で、「今までの値」、「新しい値」、「値のラベル」を入力し、「追加」ボタンをクリックする。
    Q18aからjobという新しい変数に値の再割り当てを行う場合には、「今までの値」を「範囲:1から7」とし、「新しい値」を「1」とし、そのラベルを「有職」とする。そのように入力した後、「追加」ボタンをクリックすると、「旧→新」の枠内に、実行したい値の再割り当て(「1から7 -> 1 -[有職]」が表示される。 「今までの値」と「新しい値」を入力するたびに、「追加」ボタンをクリックする必要がある。 Q18aからjobへと値の再割り当てを完成させる場合には、続けて「今までの値」を「範囲:8から9」とし、「新しい値」を「0」とし、そのラベルを「無職」とし、「追加」ボタンをクリックする。
  5. ある条件を課した上で値の再割り当てを行いたい場合(例えば「男性のみ」に対して値の再割り当てを行いたい場合など)には、IFオプションを用いる。中央右にある「IF」ボタンをクリックすると、IFオプションという画面が表示される。 「IF条件の定義」と同様の手順で、条件を加えることができ、条件を加えた上で「値の再割り当て」を実行することができる。
  6. i〜vの作業を完了させた後、「適用」ボタンをクリックし、「分析メニュー画面」に戻る。
  7. 「分析メニュー」画面(図39)で、「値の再割り当て」ボタンの右に、操作結果が表示されていることを確認する。 (分析の途中で表示が消えてしまっても、「値の再割り当て」をもう一度クリックすれば操作結果が残っているので、それを選択すればよい。)


    図39: 値の再割り当て: 分析メニュー

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20. 変数の計算
既存の変数を用いて計算を行い、新しい変数を作成することができる。ここでは、「情報化社会に関する全国調査(JIS2004)」データセットにある、「Q5-2-1:PCでのメール送信件数」と「Q5-2-2:PCでのメール受信件数」の変数を足し合わせ、「メール送受信件数(mail)」という新しい変数を作る手順を説明する。

<操作手順>

  1. 「分析メニュー」画面上の「変数の計算」ボタンをクリックする。図40の画面が新しく表示される。
  2. 右上の「変数の名前」に目的変数の名前(mail)、「変数のラベル」に目的変数のラベル(「メール送受信件数」)を入力し、「追加」ボタンをクリックする。 「目標変数」の箇所に、操作結果(「メール送受信件数:」)が表示されることを確認する。
  3. 中央の入力欄に式を作成する。入力欄の下にある変数一覧のなかから変数名を選択し、△ボタンをクリックすると変数名が入力される。
    変数名、関数、演算子、数値を組み合わせて式を完成させる。この例では、「q5_2_1 + q5_2_2」と入力する。なお、計算式は直接入力することも可能である。式を作成した後、「決定」ボタンをクリックする。


    図40: 変数の計算

  4. ある条件を課した上で変数の計算を行いたい場合(例えば「男性のみ」に対して変数の計算を行いたい場合など)には、IFオプションを用いる。「変数のラベル」の下にある「IF」ボタンをクリックすると、IFオプションという画面が表示される。「IF条件の定義」と同様の手順で、条件を加えることができ、条件を加えた上で「変数の計算」を実行することが可能である。
  5. i〜ivの作業を完了させた後、「適用」ボタンをクリックし、「分析メニュー画面」に戻る。
  6. 「分析メニュー」画面(図41)で、「変数の計算」ボタンの右に、操作結果が表示されていることを確認する。


    図41: 変数の計算:分析メニュー

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