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あつとしむらかわ
4 years ago
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その正確な値を使って次の式を書くことができる Y = 1571.73+ 258.

1 表示がやや変である (+2E などが買ってに加わっている 3 つの矢印をクリックす変数の正確な値が表示されるその正確な値を使って次の式を書くことができる Y = pop trashbag 以下の SPSS AMOS で算出した価と一致していことを確認してほしい 23

標準化係数の一般的な判断基準は以下のとおり (Cohen(1988), Kline(2005))

2 View > Standardized Estimates を選択するすると以下のような標準化係数が得られる以下の SPSS AMOS で算出した価と一致していことを確認してほしいなお標準化係数の一般的な判断基準は以下のとおり (Cohen(1988), Kline(2005)) 標準化されたパス係数 ( 傾き ) の大小に関して以下のスケールを提案する 0.01 以下なら小 0.03 前後なら普通あるいは中 0.05 以上なら大 24

3 第 6 セッション構造方程式モデリングの演習 2( ( 潜在変数の導入 ) SEM を用いることで潜在変数の効果を推定することができる潜在変数は直接は観察できないが複数の観測変数 (the observation variables.) を使って推定できる例 : 国語の点数 (X) が英語の点数 (Y) に影響する例 : 教育能力 (Teaching Capacity) が学生満足 (Student Satisfaction) に影響する 25

4 データ入力第 1 行. 学生番号第 2 行教員の担当科目の知識 (10 段階 ) 第 3 行教員の英語能力 (10 段階 ) 第 4 行生徒の理解度 (10 段階 ) 第 5 行生徒が認識する科目の有用性 (10 段階 ) 26

5 データの読み込み File>Import>Excel spreadsheet(*.xls, *.xlsx) を選ぶ現れたウィンドウで保存しておいたエクセルファイルを選択するさらに Import first row as variable names にチェックを入れる OK を押す 27

小数点を表示する必要がある場合には Format をクリックして設定する ) Statistics >

6 メニューから Data > Data Editor > Data Editor (Edit) を選択する ( あるいは Data editor のアイコンをクリックする ) 現れたウィンドウでデータが確かに読み込まれていることを確認する ( 小数点を表示する必要がある場合には Format をクリックして設定する ) Statistics > SEM(structural equation modeling) > Model building and estimation を選択する 28

7 次のような画面が現れるまず四角形を 4 つ描く次に楕円形を 2 つ描く 29

8 次に 1 本目の矢印を引くすると自動的に e1 という誤差項が追加的に描かれる次に 2~5 本目の矢印を引く必要に応じて e の位置を動かして見やすくする 30

9 4 つの四角形それぞれをダブルクリックして現れたウィンドウで名前を選択する 2 つの楕円形それぞれをダブルクリックして現れたウィンドウで名前を手入力する今回は Teacher_ab ( Teacher s ability の短縮 ) と Student_sati (Student s satisfaction の短縮 ) と名づける 31

10 Save As を選択する現れたウィンドウで保存名をつける保存 (S) を押す Estimate を選択する 32

11 最初のウィンドウでは何もしない次に Reporting タブで Display sandardizd coefficients ad vales にチェックを入れる OK を押すすると次の計算結果が表示される 33

以下の SPSS AMOS で算出した価と一致していことを確認してほしい AMOS の出力結果から, 以下のような 5 つの回帰式が特定できる ( 注意 : ^ は推定値であることを示している ) Sub ˆ ject = 7.75+ 1.00 Teaching _ Ability Und stbility ˆ = 6.85+ 1.

12 以下の SPSS AMOS で算出した価と一致していことを確認してほしい AMOS の出力結果から, 以下のような 5 つの回帰式が特定できる ( 注意 : ^ は推定値であることを示している ) Sub ˆ ject = Teaching _ Ability Und stbility ˆ = Student_ Satisfaction Cut-off Coefficient En glish ˆ = Teaching_ Ability Cut-off Coefficient Usef ul ˆ. ness= Student_ Satisfaction Cut-off Coefficient Student_ Satisfaction ˆ = 0.59 Teaching_ Abiˆ lity Coefficient 34

95 で全係数の中で最大である - 教育能力 (Teaching ability) は英語能力 (English proficiency) よりも専門分野知識 (subject-matter knowledge) によってよく把握できる (.91 >.

13 View > Standardized Estimates を選択するすると以下のような標準化係数が得られる以下の SPSS AMOS で算出した価と一致していことを確認してほしい <Standardized estimate> - 教育能力 (Teaching Ability) から学生満足 (Student Satisfaction) への係数が 0.95 で全係数の中で最大である - 教育能力 (Teaching ability) は英語能力 (English proficiency) よりも専門分野知識 (subject-matter knowledge) によってよく把握できる (.91 >.77) - 学生満足 (Student Satisfaction) は内容の有用性 (Usefulness of contents (Usefulness)) よりも内容の理解しやすさ (Understandability of contents (Undstbility)) によってよく把握できる (.84>.74) なお標準化係数の一般的な判断基準は以下のとおり (Cohen(1988), Kline(2005)) 35

14 標準化されたパス係数 ( 傾き ) の大小に関して以下のスケールを提案する 0.01 以下なら小 0.03 前後なら普通あるいは中 0.05 以上なら大モデル全体の適合度 (Goodness of Fit Index) を確認する以下のとおり選択する Report and statistics で Goodness of Fit statistics (gof) を選択する Statistics to be displayed で All of the above を選択する OK を押す 36

以下の結果を得る Chi-square (X 2 ) もし p-value>0.05 ならモデルはとりあえず否定されないこれは最初に確認されるべき最低限の統計検定である (E.g.: この例では p =.268 なのでモデルは否定されない ) RAMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) RAMSEA<0.05 非常に良い 0.

15 以下の結果を得る Chi-square (X 2 ) もし p-value>0.05 ならモデルはとりあえず否定されないこれは最初に確認されるべき最低限の統計検定である (E.g.: この例では p =.268 なのでモデルは否定されない ) RAMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) RAMSEA<0.05 非常に良い 0.05<RAMSEA<0.08 良い 0.08<RAMSEA<0.1 可 0.1 <RAMSEA 不良 (E.g.: この例では RAMSEA=.106 でありわずかに可を超えている ) GFI (Goodness of Fit Index) もし GFI>0.9 なら, モデルはよくデータを説明しているしかしもし修正済み GIF(Adjusted GFI) が大きく低下しているなら注意せねばならない GFI が算出されない場合は CFI を代わりに用いる (E.g.: この例では CFI=0.994 なので, モデルはデータをよく説明している ) 37

16 特別セッション Do-file の作成と作成と利用 Do-file は一連のコマンドをセットにして保存できるのでお勧めである New Do-file Editor のアイコンをクリックする下のような Do-file の空の Window が現れる 38

17 Command から Do-file Editor にコピー & ペーストする Do-file に名前をつけて保存するあるいは Do-file を実行する (Run) 39

< 著者紹介 > 佐々木亮 < 現在の仕事 > 立教大学大学院兼任講師 (21 世紀社会デザイン研究科 ) Adjunct Professor, Graduate School of Social Design 大阪大学大学院非常勤講師 ( グローバルコラボレーションセンター ) Adjunct Professor,

in Evaluation, The Evaluation Center, Western Michigan University 米国ニューヨーク大学ワグナー行政大学院公共行政学修士 ( 公共政策分析 )(1996) M.P.A in Public Policy Analysis, Robert F.

18 < 著者紹介 > 佐々木亮 < 現在の仕事 > 立教大学大学院兼任講師 (21 世紀社会デザイン研究科 ) Adjunct Professor, Graduate School of Social Design 大阪大学大学院非常勤講師 ( グローバルコラボレーションセンター ) Adjunct Professor, Global Collaboration Center 国際開発センター主任研究員 Senior Researcher < 学位 > 米国ウェスタンミシガン大学評価研究所評価学博士 (2008) Ph.D. in Evaluation, The Evaluation Center, Western Michigan University 米国ニューヨーク大学ワグナー行政大学院公共行政学修士 ( 公共政策分析 )(1996) M.P.A in Public Policy Analysis, Robert F. Wagner Graduate School of Social Service, New York University 立教大学法学部法学士 (1991) B.A. in Law and Politics, Department of Law, Saint Paul s University < 連絡先 > sasakiryo (a) gmail.com Homepage: 40

19 作成履歴バージョン日時主な変更点 Version 年 10 月 21 日初版作成 Version 年 11 月 13 日 IDCJ 内研修会のフィードバック Version 年 03 月 03 日基礎編と応用編に分割した 41

Microsoft Word - Text_5_STATA_1_Jp_ doc

Microsoft Word - Text_5_STATA_1_Jp_ doc (Blank page) このページを捨てて次のページから両面してください社会調査者のための STATA による統計統計データデータ分析 1 < 基礎編 > Text 5 ヒストグラム平均分散標準偏差対応のある t 検定 ( 事前 - 事後の t 検定 ) 独立の t 検定 (2 群の t 検定 ) Version 2.3 (2013 年 03 月 03 日 ) 佐々木亮 Ph.D. 国際開発センター評価事業部主任研究員立教大学大学院