SPSS備忘録 -33ページ目

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1サンプルのt検定

10月16日の記事の続きで、1サンプルのt検定を実行してみます。

SPSSに元々入っている「C:\Program Files\SPSS\1991 U.S. General Social Survey.sav」を読み込みます。

SPSSのメニューの、[分析]→[平均の比較]→[1サンプルのt検定]をクリックします。

今回は「就学年数」という変数を利用して、（アメリカのデータのようなので・・・）「皆さん、平均してハイスクールまでの12年間は教育を受けてますよね？」を検定します。この変数のヒストグラムでも正規分布しているようですので、問題ないでしょう。

[検定変数]に変数「就学年数」を投入し、[検定値]に「12」と入力して、[OK]をクリックします。

実行すると、

という結果が出力されます。[1サンプルの統計量]にある[平均値]が12.88で、[1サンプルの検定]にある[検定値]が12.0なのですが、見るべきものは[1サンプルの検定]にある[有意確率（両側）]が「.050」以上か未満かです。ここをみて12.88と12.0という差になったのは偶然なのか？を検定しております。

「.000」（実際セルをクリックすると小さな値が入っています）という結果なので、「12年間教育を受けている（検定値と平均値の差はない）」という仮説が棄却され、「12年間教育を受けているとは限らない（検定値と平均値の差ある）」という結論になります。[差の95%信頼区間]の上限と下限の間にも「0」が入りませんので、「差がある」ということになります。

明日は「独立したサンプルのt検定」です。

t検定

SPSSでは平均値を比較する検定であるt検定を実行出来るところが複数存在します。

1.[分析]→[平均の比較]→[1サンプルのT検定]をクリックし、平均値をみる数値変数をひとつ以上投入し、[検定値]に入力した数値と比較する。

2.[分析]→[平均の比較]→[独立したサンプルのT検定]をクリックし、[検定変数]に平均値をみる数値変数をひとつ以上投入し、[グループ化変数]に2カテゴリに分けるための変数を投入する。

3.[分析]→[テーブル]→[カスタムテーブル]でクロス集計表を設計し、[検定統計量]タブで[列の平均値を比較（T検定）]にチェックを入れて、[OK]で実行する（SPSS Tables の機能）。

4.[分析]→[平均の比較]→[対応のあるサンプルのT検定]をクリックし、変数リストからふたつの平均値をみる数値変数を続けてクリックしてセットを指定して、[対応のある変数]に投入する。

t検定についての解説も、他にたくさんあるWebサイトに任せてしまい、このブログらしく最低限の説明をしますと・・・

正規分布をしている数値変数の平均値ふたつ（2群）に違いがあるのかを判断する分析です（「1.」は検定値との比較）。「男」「女」の間の数値の比較や、「使用前」「使用後」の数値の比較に使えるでしょう。

正規分布であることが前提となるので注意してください。正規分布でない場合はノンパラメトリック検定の利用を検討してください。

「1.」は群と群との比較ではなく、群と特定値との比較です。例えば目標値と集団の実際の成績を比較するのに使えると思います。

「2.」は[グループ化変数]で分けたカテゴリごとに[検定変数]の平均値を比較した検定です。「男」「女」の間の数値の比較などに使えるでしょう。また基本的に「3.」は「2.」と同じものです。

「4.」は1回目と2回目というような検定対象の数値変数に関連性がある場合の平均値を比較した検定です。「使用前」「使用後」の数値の比較などに使えるでしょう。

最低限の解釈は、有意確率の項目を見て、「.050」未満かどうかを見ます。なお「.050を大きく下回るから強く言える」ということではありません。

「1.」ではあらかじめたてた「指定変数の平均値は検定値と差はない」という仮説が、「.050」未満の場合は棄却され、「指定変数の平均値は検定値と差はある」ことになります。

「2.」や「3.」では、「2群の平均値に差はない」という仮説が、「.050」未満の場合は棄却され、「2群の平均値に差はある」ことになります。

「4.」でも、「2群の平均値に差はない」という仮説が、「.050」未満の場合は棄却され、「2群の平均値に差はある」ことになります。

明日以降実際にやってみましょう。