堀＠香川大学経済学部です。
岡田さん苦労しているようですね。
Re: [fpr 2315] Re: SPSSでの対数線形モデルの出力の見方
option としては多項分布を指定します。
そのと小野さんの指摘のDELTA(0)ですね。
コマンドは次のようになります。
GENLOG
a b
/MODEL = MULT
/PRINT = FREQ RESID DEV ADJRESID DESIGN ESTIM CORR COV
/CRITERIA = CIN(95) ITERATE(20) CONVERGE(.001) DELTA(0)
/DESIGN .
おそらくこれは試みたのでしょう。
で，次のところをよくみてみましょう。つまりＡ，Ｂ変数とも最後の基準
セルが最後のセルになっています。これではＡが４，Ｂが４になってま
す。そこに×印が入ってます。松田さんの本は最初のセルが基準になって
います。
というわけで，このデータでは recode A,B(1=4)
という処理をおこなって最後のセルにもってきています。
また，全部の素データをいれなくても頻度データでも処理できます。
ただ，心理学のデータの見方だとANOVAコーディングのほうがいいのでは
というのが私の考えです。つまり平均値との差を見る方法です。基準セル
によって大きく結果が変わったものを見るのは気持ち悪い。SPSSやたしか
SASでもANOVAコーディングをサポートしていません。ecta がサポートし
ていましたが，今はどうなったえいるのでしょう。多くはダミーコーディ
ングになっています。
Parameter Aliased Term
1 Constant
2 [A = 2]
3 [A = 3]
4 x [A = 4]
5 [B = 2]
6 [B = 3]
7 x [B = 4]
8 [A = 2]*[B = 2]
9 [A = 2]*[B = 3]
10 x [A = 2]*[B = 4]
11 [A = 3]*[B = 2]
12 [A = 3]*[B = 3]
13 x [A = 3]*[B = 4]
14 x [A = 4]*[B = 2]
結果は次のとおり。これまたわかりづらいですよね。なんとかならないの
か。
上にも書いた理由から，SASのThe GENMOD Procedure をお薦めします。
これは，田中ほか『パソコン統計解析ハンドブックV多変量分散分析・線
型モデル編』共立出版 １０ GSK と基本的に同じです。
Constant Estimate
1 1.6094
Note: Constant is not a parameter under multinomial assumption.
Therefore, standard errors are not calculated.
Asymptotic 95% CI
Parameter Estimate SE Z-value Lower Upper
2 .3365 .5855 .57 -.81 1.48
3 .4700 .5701 .82 -.65 1.59
4 .0000 . . . .
5 .5878 .5578 1.05 -.51 1.68
6 .3365 .5855 .57 -.81 1.48
7 .0000 . . . .
8 -1.4351 .8873 -1.62 -3.17 .30
9 -.0852 .7725 -.11 -1.60 1.43
10 .0000 . . . .
11 .3773 .6955 .54 -.99 1.74
12 -.6242 .7966 -.78 -2.19 .94
13 .0000 . . . .
14 .0000 . . . .
15 .0000 . . . .
16 .0000 . . . .
- - - -
----
堀 啓造（香川大学経済学部）
home page http://www.ec.kagawa-u.ac.jp/~hori/
ここは心理学研究の基礎メーリングリストに投稿された過去の記事を掲載しているページです。