SPSS ハウツー

1. SPSS ハウツー 独立行政法人 大学入試センター 橋本 貴充 2007年3月30日(金)

2. データの入力と読み込み Excelへのデータの入力 Excelファイルの読み込み 被験者間2要因分散分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 重回帰分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 探索的因子分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 その他 本日の内容

3. データの入力と読み込み Excelへのデータの入力 Excelファイルの読み込み 被験者間2要因分散分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 重回帰分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 探索的因子分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 その他 本日の内容

4. Excelへのデータの入力 • 1行目（一番上の行）は変数名。 • SPSSでデータの最初の行から変数名を読み込むため。 • Excelでソートするときもタイトル行にできる。 • 1列目（一番左の列）は被験者ID。 • 今回は分析の例が中心なので被験者IDは省略。 • 被験者1人分のデータは1行に。 • 対応関係は切らない。

5. 具体例 1行目は変数名。 1人分のデータは1行に。 テキストと違うデータでごめんなさい。 1列目は被験者ID。

6. Excelファイルの読み込み

7. データの入力と読み込み Excelへのデータの入力 Excelファイルの読み込み 被験者間2要因分散分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 重回帰分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 探索的因子分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 その他 本日の内容

8. 目的 • 交互作用（一方の要因の水準ごとに、従属変数に対する他方の要因の効果が異なること）の有無を調べたいとき。 • 例えば、ある種の抗酸化剤を投与するか否かによって、マウスのDNA合成能に及ぼす放射線照射の効果が異なるかどうかを調べたいとき。

9. データ • 従属変数　　マウスのDNA合成能。放射性同位元素でラベルされたチミジンの取り込み量（cpm）で測定される。 • 要因　　以下の2つ。 • 放射線照射の有無 • 薬剤（ある種の抗酸化剤）投与の有無 • 教科書p.119～120参照。

10. 分析方法 • 分析(A) • 一般線型モデル(G) • 1変量(U)

11. 分析方法

12. 分析方法（作図）

13. 分析方法（オプション）

14. 分析方法

15. 結果の見方 • 被験者間効果の検定 • 2つの要因が*で結ばれているところが交互作用の行。 • 交互作用の行、有意確率の列（p値）が0.05未満なら、有意な交互作用あり。 • 論文には、次の指標が必要。 • 第1自由度（交互作用の行、自由度の列。） • 第2自由度（誤差の行、自由度の列。） • F値（交互作用の行、F値の列。）

16. 結果の見方 （F(1, 36)＝5.867，p＜.05）

17. 結果の見方

18. ここで10分間休憩にします。

19. データの入力と読み込み Excelへのデータの入力 Excelファイルの読み込み 被験者間2要因分散分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 重回帰分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 探索的因子分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 その他 本日の内容

20. 目的 • 従属変数に対して、どの独立変数が影響を及ぼしているかを調べたいとき。 • 例えば、肺活量に対して、身長と体重のいずれが（あるいは両方が）影響を及ぼしているかを調べたいとき。 • 複数の独立変数を用いて、従属変数の値を予測したいとき。

21. データ • 従属変数　　年齢 • 独立変数　　以下の7つ。 • 精神的な活発さ、知的な行動力、生活の堅実さ、心身の不安定さ、望ましくない食生活、運動実施、疾病頻度 • 教科書p.141～142参照。

22. 分析方法 • 分析(A) • 回帰(R) • 線型(L)

23. 分析方法

24. 分析（残差分析）

25. 分析（統計）

26. 分析方法

27. 結果の見方 • モデル集計 • 変数をステップワイズ法で取捨選択した場合は、最下のモデルを見る。 • そのRについている記号に対応する変数が選ばれた変数。 • 係数 • 変数をステップワイズ法で取捨選択した場合は、最下のモデルを見る。 • Bが偏回帰係数。

28. 結果の見方

29. 結果の見方 y＝42.329＋1.097x1＋1.184x2－0.442x3－0.412x4－0.230x5

30. データの入力と読み込み Excelへのデータの入力 Excelファイルの読み込み 被験者間2要因分散分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 重回帰分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 探索的因子分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 その他 本日の内容

31. 目的 • 多数の観測変数を、少数の潜在変数で説明したいとき。 • 例えば、様々な食物の摂取量の相関係数を、少数の因子で表現したいとき。

32. データ • 観測変数　　米、パン、めん・その他、いも類、菓子類、油脂類、味噌、豆類、果実、緑黄色野菜、淡色野菜、海藻、嗜好飲料、魚介類、肉類、卵、乳・乳製品、の17種類。 • 教科書p.141～142参照。

33. 分析方法 • 分析(A) • データの分解(D) • 因子分析(F)

34. 分析方法

35. 分析方法（因子抽出） 望ましさは、　　　　　最尤法＞最小二乗法＞主因子法 結果の出やすさは、最尤法＜最小二乗法＜主因子法

36. 分析方法（回転）

37. 分析方法（オプション）

38. 分析方法（記述統計）

39. 分析方法

40. 結果の見方 • パターン行列 • 因子相関行列

41. 結果の見方

42. データの入力と読み込み Excelへのデータの入力 Excelファイルの読み込み 被験者間2要因分散分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 重回帰分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 探索的因子分析 分析の目的 分析例のデータ 分析方法 結果の見方 その他 本日の内容

43. SPSS 15.0Jの新機能 • Advanced Modelsで一般化線形モデルの分析が可能に。 • 線形モデル（Linear Model） • 従属変数も独立変数も量的変数。 • つまり回帰分析。 • 一般線形モデル（General Linear Model） • 質的な独立変数も扱える。従属変数は量的変数。 • 分散分析も一般線形モデルのひとつ。 • 一般化線形モデル（Generalized Linear Model） • さらに質的な従属変数も扱える。 • 対数線形モデルも一般化線形モデルで扱える。

44. 一般化線形モデル • では、実際にやってみましょう。 • …すみません、準備が間に合いませんでした(^_^;)。 • 詳しくは後ろのSPSS社の方にきいてください。