堀＠香川大学経済学部です。
Re: [fpr 2206]
> 言語刺激を用いた実験の分析では，欧米のジャーナルでは以前から
> 1. 被験者に基づくF値（F1, Fs）と，
> 2. 刺激項目に基づくF値（F2, Fi）
> の両方を算出してANOVAを行うことが一般化しています．
> もし，F2について，和書の解説，ソフトなどの情報をお持ちでしたら，
> 教えてくださいますようお願いいたします．
本については，fprでも話題になった([fpr 26] ANOVA by Prof.
Komaki, [fpr 139] )のですが，
小牧純爾 『データ分析法要説』ナカニシ出版
1995 p65-
です。
具体例も載っています。これをSPSSで分析するには，glm を使います。と
思っていたら，unianova だ。glm でも同じ処理ができるはずだが，貼り
付けたらunianova であった。(sas でもglmでできるはず）
(1)データは被験者もrandom 要因なので，１オブザベーションに１つの
データになるように入れます。（これが肝）
(2)unianova の中でランダム要因を指定してやる。この例では（被験者，
刺激語）。固定要因が（熟知度，文字の大[きさ]）。従属変数が（認知
域）。となってます。
(3)unianova の中でdesign を指定する。
(2)，(3)はSPSSのメニューでもできます。
（分析→一般線型モデル→１変量（U)
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UNIANOVA
認知閾 BY 熟知度 文字の大 被験者 刺激語
/RANDOM = 被験者 刺激語
/METHOD = SSTYPE(3)
/INTERCEPT = INCLUDE
/CRITERIA = ALPHA(.05)
/DESIGN = 熟知度 文字の大 被験者 刺激語*熟知度*文字の大 熟知度*
文字の大 熟知度*被験者
文字の大*被験者 熟知度*文字の大*被験者
----------------------------------------
それで出力を比較すると，（熟知度*被験者）（文字の大*被験者）（刺激
語*熟知度*文字の大 ）の誤差項にもってくるものがSPSSと小牧(1995)の
では違っている。私はSPSSの既定値でいいのではないかと思いますが，他
の方の意見も聞きたい。
小牧(1995)の誤差項にするには，一度SPSSの結果を出してから，SPSSの一
番下の誤差（つまり残差）が1054.6875，自由度36になっているのを確認し
て，次のようにシンタックスでtestを指定します。
おっと，（刺激語*熟知度*文字の大 ）の誤差項は何を使ったのだろう。
50.13/.82=61.13414634
61.なにがしの数値は表にはでてこない。
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UNIANOVA
認知閾 BY 熟知度 文字の大 被験者 刺激語
/RANDOM = 被験者 刺激語
/METHOD = SSTYPE(3)
/INTERCEPT = INCLUDE
/CRITERIA = ALPHA(.05)
/test = 熟知度*被験者 vs 1054.687 df(36)
/test = 文字の大*被験者 vs 1054.687 df(36)
/DESIGN = 熟知度 文字の大 被験者 刺激語*熟知度*文字の大 熟知度*
文字の大 熟知度*被験者
文字の大*被験者 熟知度*文字の大*被験者 .
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小牧(1995,p70)は「Kirk(1968,p213)に従い」とある。残念ながら
Kirk(1968)は手元にない。Kirk(1982,1995)を見たが，探し方が悪いのか
そのものはない。
Keppel,G.(1991). Design and analysis; a researcher's handbook
(3rd ed.). Prentice-Hall.
(p574)にはClark の場合のexpected mean squareとerror term が載って
います。数値例が出ていないのでＳＰＳＳと突き合わせていません。
また，
Maxwell,S.E. and Delaney,H.D.(1990) Designing experiments and
analyzing data: A model comparison perspective. Wadsworth.
p432にランダム要因がある場合の誤差項の取り方を決めるチャートがあり
ますが，SPSSのやり方はこれと対応してます。
SPSSユーザのためにプログラムもつけておきます。
シンタックス窓にペーストして走らせてください。
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data list free/
被験者 文字の大 熟知度 刺激語 認知閾 .
begin data
1 1 1 1 8
1 1 1 2 3
1 1 1 3 3
1 1 1 4 8
1 1 2 1 8
1 1 2 2 8
1 1 2 3 8
1 1 2 4 8
1 2 1 1 18
1 2 1 2 18
1 2 1 3 18
1 2 1 4 23
1 2 2 1 23
1 2 2 2 23
1 2 2 3 23
1 2 2 4 28
2 1 1 1 20
2 1 1 2 20
2 1 1 3 15
2 1 1 4 20
2 1 2 1 25
2 1 2 2 30
2 1 2 3 30
2 1 2 4 60
2 2 1 1 35
2 2 1 2 40
2 2 1 3 50
2 2 1 4 35
2 2 2 1 50
2 2 2 2 55
2 2 2 3 70
2 2 2 4 60
3 1 1 1 23
3 1 1 2 18
3 1 1 3 18
3 1 1 4 23
3 1 2 1 28
3 1 2 2 23
3 1 2 3 23
3 1 2 4 28
3 2 1 1 38
3 2 1 2 43
3 2 1 3 48
3 2 1 4 43
3 2 2 1 58
3 2 2 2 68
3 2 2 3 68
3 2 2 4 68
4 1 1 1 23
4 1 1 2 23
4 1 1 3 18
4 1 1 4 18
4 1 2 1 28
4 1 2 2 23
4 1 2 3 18
4 1 2 4 28
4 2 1 1 48
4 2 1 2 43
4 2 1 3 38
4 2 1 4 43
4 2 2 1 53
4 2 2 2 48
4 2 2 3 53
4 2 2 4 63
end data.
UNIANOVA
認知閾 BY 熟知度 文字の大 被験者 刺激語
/RANDOM = 被験者 刺激語
/METHOD = SSTYPE(3)
/INTERCEPT = INCLUDE
/CRITERIA = ALPHA(.05)
/DESIGN = 熟知度 文字の大 被験者 刺激語*熟知度*文字の大
熟知度*文字の大 熟知度*被験者
文字の大*被験者 熟知度*文字の大*被験者
UNIANOVA
認知閾 BY 熟知度 文字の大 被験者 刺激語
/RANDOM = 被験者 刺激語
/METHOD = SSTYPE(3)
/INTERCEPT = INCLUDE
/CRITERIA = ALPHA(.05)
/test = 熟知度*被験者 vs 1054.687 df(36)
/test = 文字の大*被験者 vs 1054.687 df(36)
/DESIGN = 熟知度 文字の大 被験者 刺激語*熟知度*文字の大
熟知度*文字の大 熟知度*被験者
文字の大*被験者 熟知度*文字の大*被験者 .
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