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アンケート結果の分析方法についての質問
- 看護研究におけるアンケート結果の分析方法について教えてください
- 特定の集団に対して行うアンケート調査の結果を分析する方法を知りたいです
- アンケート結果から特定の集団の症状と身体的苦痛について関連性を調べる分析方法を教えてください
- hitsujizakana
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> 詳しい先生が不在で、質問することができず、慌てて質問しました。 時間的余裕があるなら、その先生に効くのが一番なのですが、それはおいておきましょう。 > 特定の集団の中で、ある症状について「非常に感じる」「感じる」「少し感じる」「全く感じない」に分けて、その４つの項目と、要因の「よくある」から「全くない」の４つ、身体的苦痛の「よくある」から「全くない」の４つとの関連を調べたいのです。 とのことですが、これがある症状の感じ方で要因の程度と身体的苦痛の程度に違いがあるのかを調べたいのであれば、カイ二乗検定でも良いでしょう。 症状の感じ方が強いほど、要因の程度と身体的苦痛の程度が強くなるということを言いたいのであれば、要因、身体的苦痛ごとにShirley-Williams検定かなと思います。 どの方法が良いかはその調査で何を主張したいかによって変わります。 また、どの方法を選んでも検定の多重性について注意をしてください。 これも場合によっては、個々の有意水準を調整する必要があるかもしれません。
その他の回答 (2)
> 証明したいのは、この特定の集団が、ある症状になり易く、誘発する要因を多く持ち、身体的苦痛も多くあるということです。 ということは、その特定の集団以外の集団と比較をしないといけませんね。 症状あり なし 特定の集団 a b それ以外の集団 c d （a,b,c,dはそれぞれの人数） と分割表を作成して、二群の比率の差の検定を行います。 さらに、症状ありのデータを抜き出し、 要因に関するデータ 特定の集団で症状あり それ以外の集団で症状あり ・ ・ ・ ・ ・ ・ 身体的苦痛に関するデータ 特定の集団で症状あり それ以外の集団で症状あり ・ ・ ・ ・ ・ ・ （データはよくある～全くないを1～4の数値に置き換える） とまとめて、要因、苦痛のそれぞれで二群の代表値の差の検定を行います。 （データ数が十分多ければt検定でも良いでしょうが、そうでなければMann-WhitneyのU検定を使います） 同じデータに対して検定を繰り返すことになるので、全体の有意水準を5%に設定したなら、それぞれの検定の有意水準は全体の有意水準を検定回数で割った値の5%/3≒1.67%で行った方が良いでしょう。 （検定の多重性の問題から、Bonferroni法で調整） もっといい方法があるかもしれませんが、このような方法はどうでしょう。
補足
回答ありがとうございます！ 説明の仕方が間違っていたのですが…特定の集団の中で、ある症状について「非常に感じる」「感じる」「少し感じる」「全く感じない」に分けて、その４つの項目と、要因の「よくある」から「全くない」の４つ、身体的苦痛の「よくある」から「全くない」の４つとの関連を調べたいのです。 そして、要因も身体的苦痛も複数あります。 自分でも統計の本を読んでみたのですが…この場合はカイ二乗検定なのでしょうか？ でも、実際どのように行っていけば良いのか、仕組みというか、何がどうなることで関連が分かるのか、理解できていません。 ちなみに学校の統計ソフトはJUMPです。詳しい先生が不在で、質問することができず、慌てて質問しました。最初の質問文の内容が悪く、申し訳ありませんでした。
- pollux0375
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ＥＸＣＥＬの回帰分析の機能を使うと少しわかるかもしれません。 症状の有無は０か１の値とし、要因は１－４の４段階の値として ＥＸＣＥＬに入力します。 例 症状 要因Ａ 要因Ｂ 要因Ｃ ０ １ ３ ２ １ ３ ２ ３ ０ ２ ２ １ １ ３ １ ３ １ ４ ３ ４ ０ ２ ４ １ １ ２ ２ ２ これをＥＸＣＥＬの回帰分析で分析します。 ＥＸＣＥＬ２００３だと「ツール」→「アドイン」の中で 分析ツール 分析ツール ＶＢＡ にチェックを入れると回帰分析も利用できるようになります。 そしたら「ツール」→「分析ツール」で回帰分析を指定します。 入力Ｘ範囲は症状の列で「症状」から最後の「１」までを指定、 入力Ｙ範囲は要因の３列で「要因Ａ」から要因Ｃの最後の「２」 までを指定します。 「ラベル」の横にチェックを入れ、「一覧の出力先」で結果を 表示させるセルを指定します。データの少ししたあたりのセルで いいでしょう。 そうすると、表示された中に 係数 切片 ０．１４ 要因Ａ ０．１４ 要因Ｂ －０．１９ 要因Ｃ ０．２３ などがあります。 これは 症状 ＝ 0.14 ＋ 0.14×要因Ａ － 0.19×要因Ｂ ＋ 0.23×要因Ｃ の関係が成り立つことになります。 要因Ｃが最も症状と関係が強くなり、要因Ｂが強いと逆に症状が なくなるという関係がわかります。 この方法が役立つようでしたら使ってみてください。
お礼
お礼が遅くなり申し訳ありません。 説明文が分かりにくい状態で、詳しく回答していただき、本当にありがとうございました！
補足
回答ありがとうございます！ quaestioさんの補足入力欄に補足の質問を入力しました。 症状も要因も身体的苦痛も、それぞれ人数で表したいので、１～４の４段階にしないで行うには、まず記述統計で度数を出して、それからクロス集計（カイ二乗検定？）なのかな？と考えました。 上記の補足とも合わせて、何かありましたらよろしくお願いします。
お礼
お礼が遅くなり申し訳ありません。 詳しい先生は夏休み明け後も学会などで不在で、まだお話できていませんが、研究担当教員と話して、やはりカイ二乗検定かShirley-Williams検定のどちらかになるだろうという話になりました。 どの方法にするかの決定は、詳しい先生に自分が何を主張したいのかを伝え、相談して決めようと思います。 研究計画書を作成するにあたり、どのように検定するのかを自分で理解しておきたかったのですが、勉強不足でなかなか理解できませんでした。 分かり易いご説明、ありがとうございました！