堀 啓造@香川大学経済学部です。 SPSSの検定力についてのお尋ねがありましたが、回答がないようなので以 前にSSPSSに書いたものを引用しておきます。 次から 017/018 PFF00223 堀 啓造 2元分散分析(4) ( 8) 95/09/19 06:56 SPSSのMANOVAは検定力(power)と効果の大きさ(effect size η2 を出力する。最近の論文ではこのような記述も求められてきている。 -------------------------------------------------- MANOVA SCORE BY A(1,3) B(1,2) -> /power /print= parameter(efsize optimal) -> /error within -> /cinterval joint univariate(scheffe) -> /DESIGN -> . --------------------------------------------------- (1)/power 検定力の出力(オプションもある) (2)/print= parameter(efsize ) 効果の大きさの出力 * * * Tests of Significance for SCORE using UNIQUE sums of squares Source of Variation SS DF MS F Sig of F WITHIN CELLS 25.33 12 2.11 A 149.33 2 74.67 35.37 .000 B 5.56 1 5.56 2.63 .131 A BY B 113.78 2 56.89 26.95 .000 (Model) 268.67 5 53.73 25.45 .000 (Total) 294.00 17 17.29 R-Squared = .914 Adjusted R-Squared = .878 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Observed Power at the .0500 Level Noncen- Source of Variation trality Power ←検定力 A 70.737 1.000 B 2.632 .321 A BY B 53.895 1.000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Estimates for SCORE --- Joint univariate .9500 SCHEFFE confidence intervals --- two-tailed observed power taken at .0500 level A Parameter Coeff. Std. Err. t-Value Sig. t Lower -95% 2 4.00000000 .48432 8.25897 .00000 2.64991 3 -2.6666667 .48432 -5.50598 .00013 -4.01675 η2 CL- Upper ETA Sq. Noncent. 5.35009 .85039 68.21053 -1.31658 .71642 30.31579 検定力 Parameter Power 2 1.000 3 .999 以下略。 (1)どうせ検定力をだすなら、正確な方がいいか。 /power = exact を指定する。 (b)効果の大きさは ω2(おめが2乗) とオプションにしてほしい。 Howell,D.C. Statisitical methods for psychology. 3rd ed. Duxbury.1992 では、η2はもっとも古いという評価。ω2はほとんどの目的においてη2より いいと評価している。 +++++++++++++++以上 ついでにコマンドをあげておきます。 SPSSコマンドの例。 *------------------------------------------------ TITLE 岩原 P275 23章例 * '細胞の大きさが同じで2以上の場合'. DATA LIST FREE/SUB A B SCORE. BEGIN DATA 1 1 1 7 2 1 1 10 3 1 1 12 4 2 1 15 5 2 1 14 6 2 1 16 7 3 1 2 8 3 1 3 9 3 1 4 11 1 2 5 12 1 2 6 13 1 2 4 14 2 2 10 15 2 2 12 16 2 2 9 17 3 2 10 18 3 2 9 19 3 2 8 END DATA. VAR LABELS A '条件差'/ B '性差'
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