- 締切済み
交互作用の検定方法(社会心理の分野)
社会心理学分野で統計的な分析です。アンケートを収集し下記のような結果をSPSSを使って下記の結果を得ました。(重回帰分析で線形を選びました。変数選択はステップワイズ法) 貢献度Y=b1情報力X+b2情報力X2乗+b3学歴+b4ε(残差) モチベーションに興味があります。 (1)モチベーションがモチベーションの平均値以上 (2)モチベーションがモチベーションの平均値未満 (1)の時は、b1=4、b2(有意でないので係数が投入されず)、 b3=2、 b4=0.5(有意でないが投入されている) (2)の時は、b1=2、b2=-1、b3=1、 b4=0.2(有意でないが投入されている) ●質問1. 以上から下記は、いえるでしょうか? モチベーションが高い人は、情報力Xが高い人ほど貢献する モチベーションが低い人は、情報力Xが高いほど貢献するとは限らず、あるXより大きいと貢献度Yが低下する。 理由 (1)Y=4X + 2×学歴 + 0.5 (2)Y=2X -X2乗 + 1×学歴 0.2 となり、逆U字となり、あるXを過ぎるとYが小さくなるため。 ●質問2.(2)の時のあるXの求め方。 Xで偏微分して、極値を求める。 (2)の場合、あるXとは、X=1であり、x=1でYは最大となり極値をとる。 YをXで偏微分して、1で極値となる。 〇以上の2つは、正しいかどうか、修正すべき点や表現を教えていただけないでしょうか。 どうぞよろしくお願いします。 ------------------------- なお、上記のようにモチベーションを2群にわけると情報が損失するため、連続数での重回帰分析による検定も事前に行いました。 貢献度Y=b1情報力X+b2モチベーション+b3情報化×モチベーションの交互作用項 + b4学歴+b5ε(残差) 交互作用項を情報力Xとモチベーションの積※ ※標準化(平均=0、標準偏差=1)してからかけました。 交互作用項が有意となりました。 このオーソドックスな交互作用の検定に加えて、上記の検定を行い、情報の損失にも言及した上で逆U字を議論するのが,わかりやすいと考えました。 -------------------------------------------------
- みんなの回答 (1)
- 専門家の回答
みんなの回答
- 1026stat
- ベストアンサー率100% (2/2)
sakilabo 様 「営業や広告などに関する宣伝を目的とした内容と判断しました。」として削除されましたので、再度、私の意見を申し上げます。目的変数(Y)が名義尺度なら、ロジスティック回帰分析を 試して下さい。また、説明変数(X)も名義尺度なら、ダミー変数にする必要が有るかもしれません。まずは、SPSS(MS社の商標)で名義尺度を宣言し、交互作用項を加えて回帰モデルを求めて下さい。標準化は回帰モデル次第です。失礼しました。