http://tsigeto.info/2020/statu/u201106.html
田中重人 (東北大学文学部准教授)
2020-11-06
PSPP の「クロス集計表」で、Kendall のタウb がプラスになる表とマイナスになる表を出力し、クロス表の%を見て解釈する
平均=0, 標準偏差=1 になるよう変換する。これで単位を気にせずに、変数同士の値を比較できるようになる
- 具体的には: ( その個体の値 − 平均値 ) / SD
(→ 教科書 pp. 129, 130 を参照)
標準化済みの変数 X, Y について、それらの積の平均をとったもの:
\begin{equation} r = \frac{\sum XY}{N} \end{equation}通常、単に「相関係数」といえばこの r をさす
欠点:はずれ値や歪みに弱い
先に各変数を順位に変換しておく。あとの計算は、Pearsonの積率相関係数とおなじ。
$ r_s $ または ρ (rho: ロー) であらわす。
クロス表の「統計量」オプションで「相関係数」を選択。
相関係数が 0 または ±1 になるのはどのような場合か?
Pearson の r の信頼区間は、「Fisherの z 変換」と呼ばれる方法で求められる (森・吉田 1990)。この信頼区間に r=0 が含まれるかを判断すれば、統計的検定がおこなえる。
ただし、この方法で正確に信頼区間を求めるのは面倒なので、通常は t 分布を利用した検定だけをおこなう (教科書巻末の数表参照)。 Spearman の順位相関係数ρについても、おなじ方法が使える。
Kendall の順位相関係数タウbについての推定・検定は別の方法を使う (Bohrnstedt and Knoke, 1992) が、省略。 r に関する t 検定より検定力が低いことに注意。
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