No.21122　K 群の比率の差の検定・多重比較（ 対比較 ）について　　【調査担当】　2014/07/02(Wed) 12:06

お世話になります。
K 群の比率の差の検定・多重比較（ 対比較 ）についてお伺いさせてください。

ある調査（サンプルサイズ=865）の中で,活動（A〜D）への参加状況について聴取した質問1〜質問4があります。
そこで,活動（A〜D）によって経験Xの経験率は異なるか,また,異なるとするとどの活動で異なるかを知ることが目的です。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　 経験Xの有無
　　　　　　　　　　　　　　　　　　 有り　無し　合計 経験率
問1：Aの活動をしていた（該当者=537） 214 323 537 0.399
問2：Bの活動をしていた（該当者=542） 280 262 542 0.517
問3：Cの活動をしていた（該当者=498） 83 415 498 0.167
問4：Dの活動をしていた（該当者=430） 46 384 430 0.107

このような場合,先生のHPにあります
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Hiritu/Pmul-Tukey.html
K 群の比率の差の検定・多重比較（ 対比較 ）の表1数値例の

第1群->問1：Aの活動をしていた
第2群->問2：Bの活動をしていた
第3群->問3：Cの活動をしていた
第4群->問4：Dの活動をしていた

に置き換えて,χ2検定−（有意であれば）‐＞,多重比較という流れで分析をしてもよいものでしょうか。

各群（1〜4）を同じ調査の各質問（A〜D）で置き換えてもよいか悩んでおります。

どうぞ宜しくお願い申し上げます。
No.21123　Re: K 群の比率の差の検定・多重比較（ 対比較 ）について　　【青木繁伸】　2014/07/02(Wed) 13:02

置き換えることはできません。
No.21124　Re: K 群の比率の差の検定・多重比較（ 対比較 ）について　　【調査担当】　2014/07/02(Wed) 13:24

青木先生

お忙しい中,
早速ご回答いただきありがとうございます。
御礼申し上げます。
追加で恐縮なのですが,
前述の目的にあうような検定方法や分析方法等はありますでしょうか。

どうぞ宜しくお願い申し上げます。
No.21125　Re: K 群の比率の差の検定・多重比較（ 対比較 ）について　　【青木繁伸】　2014/07/02(Wed) 13:43

A，B，C，Dは重複該当もあるのでしょうし，どれもやっていないという人もいるのでしょう。
ということなら，A，B，C，D それぞれに該当・非該当という4変数をつかって，ロジスティック回帰分析をする。
A B C D X
1 0 1 0 0
0 1 1 0 1
1 1 1 1 1
1 0 1 1 0
　：
No.21126　Re: K 群の比率の差の検定・多重比較（ 対比較 ）について　　【調査担当】　2014/07/02(Wed) 14:08

青木先生

お世話になりありがとうございます。
お忙しい中ご回答いただきありがとうございました。
御礼申し上げます。
ロジスティック回帰分析のアドバイス承知しました。
分析してみます。

どうぞ宜しくお願い申し上げます。
No.21127　Re: K 群の比率の差の検定・多重比較（ 対比較 ）について　　【調査担当】　2014/07/02(Wed) 18:28

青木先生

お世話になります。
度々の質問で申し訳ございません。
また,一番最初の質問で,現状を正確に記述できていませんでしたこと初めにお詫び申し上げます。

調査票の設問の構成は,下記のようになっております。
このような場合において,分析の目的を,活動（A〜D）によって経験Xの経験率は異なるか,また,異なるとするとどの活動で異なるかを知ることが目的としますと,適切な分析はどのようなものになりますでしょうか。

お手数をおかけいたしますが,どうぞ宜しくお願い申し上げます。

問1：Aの活動をしていた（該当者=537）
付問1−1　Aの活動における　経験Xの有無（有り＝214,無し＝323）経験率 0.399

問2：Bの活動をしていた（該当者=542）
付問2−1　Bの活動における　経験Xの有無（有り＝280,無し＝262）経験率 0.517

問3：Cの活動をしていた（該当者=498）
付問3−1　Cの活動における　経験Xの有無（有り＝83,無し＝415）経験率 0.167

問4：Dの活動をしていた（該当者=430）
付問4−1　Dの活動における　経験Xの有無（有り＝46,無し＝384）経験率 0.107

　　　　　　　　　　　　　　　　　　 経験Xの有無
　　　　　　　　　　　　　　　　　　 有り　無し　合計 経験率
問1：Aの活動をしていた（該当者=537） 214 323 537 0.399
問2：Bの活動をしていた（該当者=542） 280 262 542 0.517
問3：Cの活動をしていた（該当者=498） 83 415 498 0.167
問4：Dの活動をしていた（該当者=430） 46 384 430 0.107
No.21128　Re: K 群の比率の差の検定・多重比較（ 対比較 ）について　　【青木繁伸】　2014/07/02(Wed) 18:58

ですからね，A,B,C,D は独立じゃないし，それぞれをやっていた人だけについて経験Xの有無を見てもだめなのだから，ロジスティック回帰分析をすればよいでしょうということ。A,B,C,D につく回帰係数の有意性検定で決着が付くでしょう。

「それぞれをやっていた人だけについて経験Xの有無を見てもだめ」というのは，例えばですね，
Aの活動における　経験Xの有無（有り＝214,無し＝323）経験率 0.399
で あったとしても，Aの活動をしていない 865-537=328人が全員Xを経験したとすれば，A をしていることが経験率が高いことにはならないでしょう。やらない方が高いのだから。A と X の関連を見るなら，A の活動の有無と経験Xの有無の2×2分割表で見ないとだめ。
No.21129　Re: K 群の比率の差の検定・多重比較（ 対比較 ）について　　【scdent】　2014/07/03(Thu) 10:43

投稿者様

既におわかりとは思いますが念のため，解析には原データが必要です。

貴方がNo. 21127に書かれた内容はデータではありません。単に集計結果です。

青木先生がNo. 21125に書かれた形式が原データです。

このNo. 21125のデータを利用してのロジスティック回帰分析を青木先生は推奨されているのです。

No. 21125の形式のデータが何を意味するかわからなければ，再度お聞きください。
No.21131　Re: K 群の比率の差の検定・多重比較（ 対比較 ）について　　【調査担当】　2014/07/03(Thu) 13:46

青木先生
投稿者様

アドバイスありがとうございます。
経験Xの変数が,それぞれの活動ごとに存在しますので,
(XA,XB,XC,XDのいずれかが 1 )であれば被説明変数＝1
(XA,XB,XC,XDのすべてが 0 )であれば被説明変数＝0
として,新しい被説明変数を作成しロジスティツク回帰を行いたいと思います。

A B C D XA XB XC XD
1 0 1 0 0 0 0 0
0 1 1 0 1 1 0 0
1 1 1 1 1 1 1 1
1 0 1 1 0 0 1 0

ありがとうございました。
御礼申し上げます。
No.21135　Re: K 群の比率の差の検定・多重比較（ 対比較 ）について　　【scdent】　2014/07/04(Fri) 10:40

応答変数はXではなかったんですか？

応答変数が説明変数毎にあるのなら，今までの議論は何だったんでしょう！

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