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Student化された範囲(q)のα=.10の値は?
- 大学で心理学を専攻している卒論学生が、3水準の独立変数での分散分析の結果を多重比較したところ、5%水準では有意差がなかったが、10%水準では有意傾向がある可能性があると考えている。
- しかし、統計学の本にはα=.05とα=.01のStudent化された範囲(q)の値しか載っておらず、α=.10のqの値を知りたいと悩んでいる。
- 大学が冬期休暇のため、パソコン利用の施設も利用できず、調べることができない状況にあるため、知識を持っている方からの助言を求めている。
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質問者が選んだベストアンサー
そのものずばりの数字は出せませんが、参考までに。 3ステップで10%水準のqはdf=60のとき2.96で、df=120のとき2.93です。 なので、2.96以上あれば安心です。 以下、蛇足です。 卒論で切羽詰ってるなら言っても無駄かもしれませんが、主効果が有意傾向で、その上多重比較も有意傾向だと、おそらくそれはデータとして意味がありません。 というか、仮説によってはそもそも多重比較をしてはいけないというレベルです。 どうしても仮説の検討に必要というのでなければ、論文に書くべきではありません。 「有意傾向」などというおかしな言葉を遣わずに、有意でないことを素直に受け入れましょう。
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- orrorin
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多重比較には、事前に仮説を持って行う場合と、そうでない場合があります。質問者様の場合は後者ですね。 分散分析の結果を見て、その事後検定として行います。 この場合、分散分析の結果が有意であることが前提として必要です。 そうでないと多重比較をする理由がないからです。 主効果が「有意傾向」と書かれているということは、恐らく10%水準で有意なのでしょう。 ご承知のように、10%水準ではエラーが多すぎるため、その「差」が誤差であり、「もともとそんなものはなかった」と普通は判断されます。 つまり今回の場合、前提条件に既に疑問符がついています。 さらに加えて、多重比較の結果も10%水準有意とあんまりはっきりしない。 つまり「差があるかもしれない」状態でさらに「差があるかもしれない」という程度の結果を重ねて、果たしてそこに何の意味があるのかという疑問です。 非常に曖昧なデータを論文中に提示することになり、むしろ質問者様が考察を書くときに困るんじゃないでしょうか。 仮説に関係しないんなら、書かない方が無難なのではないかと思います。 話の本筋から多少なりともずれてしまうわけですし。 というのが建前で。 卒論で一要因の実験をやっていて、「差がなかった」では途方に暮れてしまいますよね。 私の蛇足以降の回答を見なかったこと……(以下略)、というのも、方策としてアリといえばアリです。 こういっては失礼ですが、卒論にそこまで厳格なものは求められません。本来は憂うべきことなんでしょうけど。 ただ、卒論はちゃんと出すのが何より大事です。 あと少しのようですので頑張ってください。
お礼
なるほど、確かにそうですね。 この分析については私の卒論の本題からは外れていて、追加分析として行ったものですから、なくても特に問題はないものなのですが、もし字数が卒論として要求されている文量に満たなかったときに必要かな、と。 ですがご指摘の通り、確かにその有意傾向しか出なかったものを除いたほうが考察はしやすくなりますので、書かない方向でいこうと思います。 いろいろ詳しく教えてくださってありがとうございました! 提出まであと少ししかありませんが、頑張ります。
お礼
ありがとうございます! コレでとりあえず検定ができます。 ご指摘の点ですが、主効果が有意傾向で多重比較も有意傾向だと意味がないというのはどういうことなのでしょうか? 3水準の独立変数で一元配置分散分析の後、3群間のどこに差が出たのかとHSD検定をしてみたのですが… 一応仮説には直接関係しない分析なのですが、書かないほうがいいのでしょうか?