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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:SD法の解析方法について)
SD法の解析方法について
このQ&Aのポイント
- 初心者向けのSD法の解析方法について解説します。SD法は主観評価実験に使用される手法で、イメージの違いを測定し視覚化することが目的です。
- SD法の解析方法についての具体的な手順を説明します。まず、A,B,C,D,Eのそれぞれについて別々に因子分析を行い、その結果を比較します。また、4種類のAの値をまとめて因子分析することもできます。最後に、A,B,C,D,Eの値をまとめて因子分析する場合は、差異を示すことはできません。
- SD法の解析方法についての疑問点についてお答えします。SD法では主観評価実験を行い、イメージの違いを測定し視覚化することが目的です。具体的な手順としては、A,B,C,D,Eのそれぞれについて別々に因子分析を行い、結果を比較します。4種類のAの値をまとめて因子分析することもできますが、A,B,C,D,Eの値をまとめて因子分析する場合は差異を示すことはできません。
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質問者が選んだベストアンサー
3次元で表示はできないと思います。 プロフィール曲線を作成してみてはどうでしょうか。 12種類の形容詞対が縦軸で、横軸に主観的評価の順序尺度などの点数化評価をする。 そうしたら、ABCDEのそれぞれが、プロフィールの中で、それぞれの形容詞の項目の平均値(または中央値)をプロットされてわかりやすいのでは? そして、形容詞の項目は12種類あるけど因子分析の結果いくつかの因子にわかれるので、グループ分けするような感じで考えていいと思います。形容詞対の縦軸の形容詞の並びを因子別にわけるとプロフィールがわかりやすくなります。 その他、注意することはクロンバックα係数などで項目の妥当性を示したり、尺度を点数化する場合は点数の分布を知ることです。正規分布するかどうか?で検定をする場合は方法が異なるからです。 >3.A,B,C,D,E の値をまとめて因子分析する。(この場合はその差異を示すことはできないのでしょうか??) もちろん3の方法が妥当だと思います。 差異を示す方法は検定を行うことです。有意差検定です。平均値に差があるかどうかを検定するということです。 点数化した横軸の尺度に関して点数の分布が正規分布するなら分散分析・多重比較を行えばいいです。正規分布するかどうかはコロモグルフ・スミノルフ検定を行います。正規分布を期待できない場合はノンパラメトリック検定をおこないましょう。