SPSS の 使 い 方 ( 改 訂 版 20071019) 齋 藤 雄 志 このSPSS マニュアルには 初 級 用 ( 第 Ⅰ 部 = 情 報 リテラシー 演 習 2 用 )のみが 含 まれ ています 第 Ⅱ 部 は 情 報 リテラシー 演 習 2では 使 用 しません なお 時 間 などの 関 係 で 各 クラスが 以 下 のとおりに 演 習 を 行 えない 場 合 もあります 担 当 教 員 の 指 示 に 従 ってください 第 Ⅰ 部 SPSS の 使 い 方 ( 初 級 情 報 リテラシー 演 習 用 ) 進 め 方 SPSS は 著 名 なデータ 解 析 ソフトのひとつであり 専 門 家 の 間 でも 初 心 者 の 間 でも 広 く 使 われています 機 能 や 使 い 勝 手 からいえば Excel と SS の 中 間 より SS 側 よりに 位 置 します SPSS は 簡 単 な 分 析 をするためであればほとんど Excel と 変 わらない 操 作 性 でさ まざまな 分 析 を 行 うことができます SPSS は 専 門 家 にとっても 十 分 な 解 析 能 力 を 提 供 して います パス 解 析 用 の mos( 大 学 の 端 末 の 一 部 には 組 み 込 まれています)など SPSS には いろいろなオプションがありそれらを 付 加 すればより 高 度 な 能 力 を 持 たせることができま すが 通 常 は BSE とよばれる 基 本 機 能 セットで 十 分 です SPSS は BSE とはいえ 市 販 のソフトと 異 なり 大 きな 能 力 を 有 すると 感 じられるひとつの 理 由 は 大 規 模 なデー タを 処 理 できることです 比 較 的 低 価 格 の 市 販 のソフトでは ある 分 析 に 50 変 数 まで 処 理 可 能 というような 条 件 がかかることがありますが SPSS ではそのようなことは 少 なく かなり 大 規 模 なデータを 処 理 できます それゆえ 統 計 的 手 法 を 使 うための 最 低 限 の 知 識 を 持 っていれば 通 常 必 要 とされるさまざまなデータ 解 析 には Excel と 組 み 合 わせながら SPSS でほとんど 応 えることができます データ 解 析 はビジネス 分 野 では 不 可 欠 の 知 識 であり 特 にネットワーク 情 報 学 部 の 学 生 によっては 将 来 の 活 動 において 大 きなよりどころとなります 以 下 の 第 Ⅰ 部 は 90 分 間 1-2 回 の 授 業 につくられたものです このマニュアルでは Excel の 使 い 方 を 学 んでいるこ とを 前 提 としています なお 統 計 解 析 を 自 由 に 行 えるようになるには SPSS などのソフ トの 使 い 方 を 理 解 すること が 重 要 なのではなく データ 解 析 の 理 論 や 考 え 方 を 理 解 する こと が 重 要 です やさしい 入 門 書 などで 理 屈 を 少 し 勉 強 すれば ソフトを 利 用 するのに は 大 きな 手 間 は 必 要 ありません 以 下 にはつぎのような 内 容 が 含 まれています なお 練 習 用 のデータは 自 分 で 入 力 する か 分 担 して 入 力 してください 主 な 作 業 内 容 Excel データの 用 意 SPSS の 起 動 と Excel からのデータの 読 み 込 み 1
基 本 統 計 量 の 計 算 合 成 変 数 の 作 成 と 変 数 の 追 加 相 関 係 数 の 計 算 回 帰 分 析 の 計 算 グラフ 作 成 その 他 1.Excel データの 用 意 練 習 問 題 1 以 下 の 説 明 に 従 い 実 際 に SPSS を 操 作 し 同 じ 結 果 を 出 力 しなさい 入 力 の 時 間 を 測 定 しなさい 罫 線 と 図 表 1の 表 題 は 不 要 です Excel 上 のデータは 第 1シートに 入 力 します 罫 線 は 不 要 です またシート 上 では 左 上 に 寄 せて 入 力 してください 同 じシートには 表 以 外 のデータを 入 力 しないようにしてくださ い このような 条 件 を 満 たさなくても 正 しく 読 めますが このようにしたほうが 無 難 です 図 表 1 高 校 の 成 績 データ 通 し 番 号 氏 名 英 語 数 学 社 会 理 科 クラス 出 身 中 学 1 山 田 20 30 75 45 X 2 西 75 80 45 75 B Y 3 大 野 63 60 30 75 C Z 4 岡 80 75 55 62 B Z 5 齋 藤 85 88 50 60 X 6 綿 貫 30 45 50 45 C Y 7 三 枝 85 96 86 75 B Y 8 日 高 86 45 63 55 C Z 9 荒 井 99 85 95 88 X 10 西 岡 48 33 24 54 C X 11 仙 石 90 78 70 95 B Y 12 伊 藤 55 60 85 70 Z 13 山 下 78 85 45 88 X 14 向 井 85 89 91 95 B Z 15 岡 本 62 45 100 45 C Y 16 岸 岡 85 75 70 80 X 17 川 内 99 88 75 80 B Y 18 河 野 52 63 45 62 C Z 19 村 田 55 63 86 80 C X 2
20 本 田 45 25 36 30 Y 21 植 木 95 91 85 88 B Z 22 上 田 25 36 45 45 X 23 氷 野 50 38 70 70 B Z 24 辻 35 40 35 20 Y 25 山 崎 82 89 75 60 C X 練 習 問 題 2( 宿 題 [ 教 室 による]) 図 表 1のデータをもとに Excel を 利 用 してさまざまな 検 討 を 行 い 高 校 の 成 績 データの 検 討 というテーマのレポートをまとめなさい Excel の 出 力 を 列 挙 するだけでは 十 分 ではありません 文 章 による 説 明 も 必 要 です どのような 分 析 を 行 うかは 担 当 教 員 より 指 示 がある 予 定 です 2.SPSS の 起 動 と Excel からのデータの 読 み 込 み 大 学 の 端 末 の Windows の すべてのプログラム から SPSS15.0J for Windows ( 古 いバージョンであっても 以 下 の 説 明 の 基 本 は 変 わりません)をクリックし SPSS を 起 動 します つぎのような 画 面 がでます 図 表 2 起 動 直 後 の SPSS の 画 面 3
データを 入 力 をクリックし ok をクリックすれば 下 記 の 図 表 3のように データ 入 力 画 面 (SPSS データエディタ)になります この 画 面 は 変 数 を 定 義 する 画 面 です この 画 面 の 下 のタグに データビュー と 変 数 ビュー の2つがありますが 現 在 は 後 者 に なっていますが ここでは 変 数 の 定 義 を 行 いますが その 説 明 は 後 にします 現 在 の 画 面 が 変 数 ビュー になっている 場 合 は データビュー タブをクリックする と 図 表 4のようなデータ 画 面 になります 図 表 3 変 数 ビュー(データエディタ 画 面 ) 4
図 表 4 データビュー 画 面 この 画 面 に つぎのような 手 順 でデータを 読 み 込 みます 1 ファイル(F) 開 く(O) データ() と 選 択 します 2 ファイル 名 の 種 類 (T) を Excel(*.xls) にします 3 上 部 にある ファイルの 場 所 を 操 作 し 上 記 の Excel ファイルのある 場 所 を 選 びます 4 対 象 ファイルをクリックすると ファイル 名 に 対 象 ファイルの 名 前 が 読 み 込 まれます 開 く をクリックするとデータが 読 み 込 まれます( 図 表 5 データ 画 面 ) 自 動 的 に 第 1 行 が 変 数 としてよみこまれるように 設 定 されています 5 必 要 があれば 見 やすいように SPSS データエディタ を 画 面 いっぱいに 拡 大 します 氏 名 クラス 名 出 身 中 学 などの 列 幅 が 狭 い 場 合 は 変 数 名 の 部 分 をドラッグす れば 任 意 に 拡 大 できます 5
図 表 5 データ 画 面 これで 作 業 に 必 要 なデータが 読 み 込 まれました 画 面 下 の 変 数 ビュー のタブをクリックし その 画 面 を 見 ると 変 数 の 定 義 が 自 動 的 になされています 変 数 の 型 としては 数 値 型 と 文 字 型 があります 少 数 桁 数 を 調 整 すると データが 見 やすくなりますが 現 時 点 ではその 調 整 は 必 要 ありません また デ ータビュー の 画 面 に 戻 します 注 )SPSS の 古 いバージョンや SPSS の 設 定 によっては 変 数 名 として 日 本 語 が 使 えない 場 合 もありますが ここでは 第 1 行 の 日 本 語 変 数 名 が 使 えるバージョンを 前 提 としていま す 3. 基 本 統 計 量 の 計 算 分 析 記 述 統 計 (F) 記 述 統 計 (D) とクリックすると 変 数 選 択 画 面 が 表 れます 6
左 の 箱 の 中 には 全 変 数 があります これらの 変 数 を 一 つずつクリックし 二 つの 箱 の 間 に ある 矢 印 をクリックすると 右 の 箱 に 移 動 します ここでは 英 語 数 学 社 会 理 科 の 変 数 を 移 動 します 右 の 箱 に 入 った 変 数 が 計 算 の 対 象 となる 変 数 です 左 の 箱 から 右 の 箱 へ 移 動 する 際 に CNTL キーを 押 しながらクリックすると 複 数 の 変 数 を 同 時 に 選 べ かつ 同 時 に 移 動 可 能 になります ここで ok をクリックすると 基 本 統 計 量 ( 記 述 統 計 )がつぎのように 計 算 されます 図 表 6 基 本 統 計 量 の 計 算 結 果 記 述 統 計 量 度 数 最 小 値 最 大 値 平 均 値 標 準 偏 差 英 語 25 20 99 66.56 23.845 数 学 25 25 96 64.08 22.842 社 会 25 24 100 63.44 21.983 理 科 25 20 95 65.68 19.937 有 効 なケースの 数 (リストごと) 25 標 準 偏 差 は データのバラツキを 表 す 指 標 で その2 乗 を 分 散 といいます 受 験 に おける 偏 差 値 は 標 準 偏 差 の 概 念 を 使 っています 平 均 値 が 偏 差 値 50, 平 均 値 - 標 準 偏 差 が 偏 差 値 40 平 均 値 + 標 準 偏 差 が 偏 差 値 60に 対 応 しています このようなデータが 計 算 されれば 対 象 となる 生 徒 の 成 績 の 概 況 がわかります 4. 合 成 変 数 の 作 成 と 変 数 の 追 加 成 績 合 計 という 変 数 と 頻 度 という 変 数 を 追 加 してみます (1) 合 成 変 数 の 作 成 変 換 (T) 変 数 の 計 算 (C) とクリックします 1 目 標 変 数 名 の 箱 を 成 績 合 計 とします 2 数 式 の 箱 へ 英 語 + 数 学 + 社 会 + 理 科 とクリックし 式 を 書 き ok を 押 します 3 データエディタ 画 面 で 変 数 ビュー タブをクリックし 成 績 合 計 の 少 数 桁 数 を 0 にします この 方 が 無 用 の 小 数 点 以 下 の 数 字 がなくなり 見 やすくなります これで 合 計 の 成 績 変 数 ができました (2) 頻 度 という 新 しい 変 数 の 追 加 値 はすべて 1 のデータで この 変 数 は 後 にクロス 集 計 用 に 使 用 します 1 変 数 ビュー 画 面 を 開 きます 7
2 一 番 下 の 行 の 名 前 欄 に 頻 度 という 名 前 の 変 数 を 入 れます 3 小 数 桁 数 は 0 に 直 しておきます 4 デービュー 画 面 で 頻 度 のすべて 欄 に 1 を 入 力 します この 変 数 を 使 ってクロス 集 計 (Excel のピボット 計 算 に 相 当 )をやってみましょう 1 分 析 () 記 述 統 計 (E) クロス 集 計 表 (C) とクリックします 2 行 の 箱 に クラス 列 の 箱 に 出 身 中 学 一 番 下 の 箱 に 頻 度 を 移 動 し ok をクリックすると 次 の 結 果 が 得 られます 図 表 7 クラス と 出 身 中 学 と 頻 度 のクロス 表 度 数 出 身 中 学 頻 度 X Y Z 合 計 1 クラス 6 2 1 9 B 0 4 4 8 C 3 2 3 8 合 計 9 8 8 25 5. 相 関 係 数 の 計 算 分 析 () 相 関 (C) 2 変 数 (B) とクリックし 変 数 の 箱 に 英 語 数 学 社 会 理 科 の4つの 変 数 を 移 動 します 相 関 係 数 は Peason 有 意 差 検 定 が 両 側 の 他 有 意 な 相 関 係 数 に 星 印 をつける にしておきます(なにもしなければ このように なっています その 意 味 はここでは 考 える 必 要 ありません) ここで ok をクリックする とつぎのような 相 関 係 数 が 計 算 されます Peason の 相 関 係 数 と 書 いてある4つの 行 が 相 関 係 数 の 計 算 結 果 です この 表 は 対 角 線 に 対 して 対 称 となっています 有 意 確 率 ( 両 側 ) を 理 解 するには 統 計 学 の 知 識 が 必 要 なので 省 略 しましょう 8
図 表 8 相 関 係 数 の 計 算 結 果 相 関 係 数 英 語 数 学 社 会 理 科 英 語 Pearson の 相 関 係 数 1.842(**).413(*).719(**) 有 意 確 率 ( 両 側 ).000.040.000 N 25 25 25 25 数 学 Pearson の 相 関 係 数.842(**) 1.401(*).755(**) 有 意 確 率 ( 両 側 ).000.047.000 N 25 25 25 25 社 会 Pearson の 相 関 係 数.413(*).401(*) 1.449(*) 有 意 確 率 ( 両 側 ).040.047.024 N 25 25 25 25 理 科 Pearson の 相 関 係 数.719(**).755(**).449(*) 1 有 意 確 率 ( 両 側 ).000.000.024 N 25 25 25 25 ** 相 関 係 数 は 1% 水 準 で 有 意 ( 両 側 ) です * 相 関 係 数 は 5% 水 準 で 有 意 ( 両 側 ) です 6. 回 帰 分 析 相 関 係 数 の 計 算 によれば 数 学 と 英 語 の 相 関 係 数 が 0.842 とかなり 高 いことがわかりま した そこで 英 語 =a +b 数 学 + e eは 誤 差 項 (e を 省 略 することもあります) という 単 回 帰 式 を 作 ってみます 英 語 を 従 属 変 数 ( 被 説 明 変 数 ) 数 学 を 独 立 変 数 ( 説 明 変 数 )とよびます 独 立 変 数 が 複 数 ある 場 合 は 重 回 帰 分 析 といいます 回 帰 式 が 正 しく 推 定 できれば( 決 定 係 数 が 高 い) 英 語 が 数 学 の 成 績 でほぼ 説 明 できることを 意 味 します 上 式 は 英 語 a +b 数 学 と 書 いてもかまいません 計 量 経 済 学 などの 分 野 では 英 語 =a +b 数 学 と 省 略 書 きすることもあります 分 析 () 回 帰 R 線 形 (L) とクリックした 後 従 属 変 数 の 箱 に 英 語 独 立 変 数 の 箱 に 数 学 を 移 動 します 方 法 は 強 制 投 入 法 のままにしておきます ok をクリックするとつぎのような 回 帰 分 析 の 結 果 が 得 られました 9
図 表 9 回 帰 分 析 の 計 算 結 果 モテ ル 集 計 モテ ル R R2 乗 調 整 済 み R2 乗 推 定 値 の 標 準 誤 差 1.842(a).710.697 13.128 a 予 測 値 : ( 定 数 ) 数 学 分 散 分 析 (b) モテ ル 平 方 和 自 由 度 平 均 平 方 F 値 有 意 確 率 1 回 帰 9682.241 1 9682.241 56.180.000(a) 残 差 3963.919 23 172.344 全 体 13646.160 24 a 予 測 値 : ( 定 数 ) 数 学 b 従 属 変 数 : 英 語 係 数 (a) 標 準 化 係 非 標 準 化 係 数 数 モテ ル B 標 準 誤 差 ヘ ータ t 有 意 確 率 1 ( 定 数 ) 10.212 7.963 1.282.212 a 従 属 変 数 : 英 語 数 学.879.117.842 7.495.000 この 結 果 より 英 語 =10.212 +0.879 b 数 学 + e という 回 帰 式 が 得 られました 独 立 変 数 を 複 数 個 にした 回 帰 分 析 も 同 様 な 作 業 で 得 られま すが 今 のデータではあまりよい 結 果 を 得 られせんので 行 いません 回 帰 分 析 の 結 果 をみるにはつぎのような 知 識 が 必 要 です 10
(1)R,R2, 調 整 済 み R2 Rは 相 関 係 数 のことです 先 に 計 算 した 英 語 と 数 学 の 相 関 係 数 と 同 じ 値 になっています R2 は SPSS 側 の 都 合 で 正 しく 表 現 されていませんが 正 しくは R 2 のことで R R を 意 味 します 決 定 係 数 とよばれています また 調 整 済 み R2 は 自 由 度 調 整 済 み 決 定 係 数 とよ ばれ 正 式 には R 2 とかかれます 社 会 科 学 分 野 のモデル 分 析 では 自 由 度 調 整 済 み 決 定 係 数 とよばれますが この3つの 意 味 はいずれも 誤 差 項 e がいかに 小 さいかを 表 し ます 逆 にいえば 等 号 = がいかに 正 しいかを 表 します R,R2, 調 整 済 み R2 などが 完 全 に1と 一 致 すれば 誤 差 項 はゼロを 意 味 します 分 野 によって 異 なりますが 計 量 経 済 学 の 分 野 では 回 帰 式 を 予 測 で 利 用 できるためには 0.95 以 上 は 必 要 でしょう 上 記 の 結 果 は 相 関 は 強 いものの 英 語 の 成 績 を 数 学 の 成 績 で 予 測 できる いうほどの 強 い 関 係 はあ りません (2)t 値 t とは t 値 のことでその 絶 対 値 が2 以 上 であればその 変 数 は 説 明 力 があるとい われます 複 数 の 独 立 変 数 が 含 まれる 重 回 帰 分 析 の 時 の 評 価 基 準 になります t 値 は 独 立 変 数 が2 個 以 上 の 時 に 意 味 を 持 ちます t 値 が 悪 い 独 立 変 数 は 説 明 力 がないことを 意 味 しますので 回 帰 式 から 除 いてやる 必 要 があります しかし ここでは 回 帰 分 析 に 関 する 詳 しいことは 省 略 します t 値 の 意 味 をここでは 理 解 する 必 要 はありませんが 名 前 くら いは 覚 えていてもよいでしょう 7.グラフ 作 成 SPSS のグラフは 多 様 かつ 高 度 な 能 力 をもっていますが 普 通 のグラフ 作 成 ならば SPSS よりは Excel の 方 がわかりやすく 使 いやすいといえます また Excel で 手 に 負 えないよう なグラフは グラフ 専 用 ソフトを 使 えばよいと 思 います それゆえ ここでは 簡 単 なグラ フの 例 を 図 10 と 図 12 だけ 示 しておきます (1)プロット グラフ(G) インタラクティブ() 点 (D) とクリックし 縦 軸 に 英 語 横 軸 に 数 学 をドラッグしたあと ok をクリックします 11
図 10 プロット 例 英 語 99 95 90 86 85 82 80 78 75 63 62 55 52 50 48 45 35 30 25 20 点 / 線 は 最 頻 値 を 表 示 しています 25 30 33 36 38 40 45 60 63 75 78 80 85 88 89 91 96 数 学 (2)3 次 元 棒 グラフ まず グラフ(G) インタラクティブ() 棒 (B) とクリックします さらに 下 記 の 図 のように 右 上 で3-Dを 選 択 した 後 成 績 合 計 出 身 中 学 クラス をドラッ グにより 移 動 します その 結 果 下 記 のような 図 が 描 けます しろいろな 選 択 肢 がありま すので 試 してみてください 図 11 3D 棒 グラフの 作 成 12
図 表 12 3D 棒 グラフ 棒 は 平 均 値 を 表 示 しています 8.その 他 (1) 列 ベース(つまり 変 数 ベース)のデータの 合 体 行 ベース(つまりケース[サンプル] ベース)のデータの 合 体 もできます 分 担 してデータを 入 力 したり 複 数 の 調 査 を 合 体 す るときに 有 効 です データ(D) ファイルの 結 合 (G) を 利 用 します (2)データの 縦 と 横 を 交 換 することができます データによっては 変 数 名 が 縦 に 並 ん でいることがありますが SPSS では 横 に 直 す 必 要 があります データ(D) [ 行 と 列 の 入 れ 替 え(N)]を 使 用 します 練 習 問 題 3 図 表 1のデータをもとに SPSS を 利 用 してさまざまな 検 討 を 行 い 高 校 の 成 績 デー タの 検 討 というテーマのレポートをまとめなさい SPSS の 出 力 を 列 挙 するだけでは 十 分 ではありません 文 章 による 説 明 も 必 要 です どのような 分 析 を 行 うかは 担 当 教 員 より 指 示 がある 予 定 です 練 習 問 題 は 宿 題 になる 場 合 もあります 以 上 ( 第 Ⅱ 部 省 略 ) 13