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大変よくできました...の巻

下記は 829 ( )の講義報告のつづきです。

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土曜1~2限:サーベイリサーチ法応用研究⑨⑩

1)1回目のレポート返却があった。主な内容は下記の通り。

・総合評価:大変よくできました

・コメント:研究の着眼点として非常に面白いと思います。ただし、具体的に仮説を設定して下さい。理論に基づいた仮説が先にないと、アカデミックな研究としては成り立ちにくいと思いますし、たとえ面白い結果が出たとしても、結果が理論に結びついていないと議論が難しいと思います。主成分分析を行ってどこまで何が分かるかが疑問です。主成分分析では、その成分を使えば統計的に説明できるか分かるだけでして、知覚的にどの成分が重要かを示すものではありません。少し着眼点を変えてリッカート尺度で質問する方が面白い結果が出るかもしれません。

2)「回帰分析」「MS-Excel/SPSS の基本」に関する講義があった。印象的な話は下記の通り。

・回帰分析:独立変数における変化が、どれほど従属変数に影響するかを説明する。

・従属変数:説明したい変数、独立変数:従属変数を説明するのに用いる変数

・変動:SST( 平均の回りの変動) SSR(回帰によって説明できる変動)+SSE(回帰によって説明できない変動)

・決定係数R^2( アールスクエア):回帰によって説明できる変数の全変動に占める割合。推定された回帰直線のデータへの当てはまりの良さを測る尺度。 0R^2 1

・重回帰分析:一つの従属関数と二つ以上の独立関数

・多重共線性:二つ以上の独立変数間の相関が大きいとき、多重共線性が強いという。これは不必要に余分な独立変数が存在することを意味する。⇒重回帰分析の時の独立変数同士は、相関関係が高くない方がよい。 R<0.5が目安。

・その他:ダミー変数、ダービン・ワトソン比など

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レポート一つ一つに評価と丁寧なコメントをつけて下さった先生に少し感動しました。こういうフィードバックって重要だと誰もが思っていますが、いざ実行するのは結構大変なんですよね。(私も社内講師を担当しているのでわかります!)先生、ありがとうございました!

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リコヤンとサーベイリサーチ法」カテゴリの記事

コメント

こちらもリッカート尺度の話が出てますね。
Rednoseさんのところのコメントでも書きましたが、最小二乗法(OLS)だけで分析できるので、分析手法としては楽になります。

真下さん、コメントありがとうございます。
サーベイリサーチについては、ちょっとやりたいことがありますので、それを試してみたいと思っています。お借りしている本は、もう少しお待ち下さいね。

少なくとも年度内は使う予定が無いので、こちらは待っておりません(´∀`)飽きるまでお使いください。

懇親会の時に新米課長さんから「貸してください」と頼まれたので、飽きたら静岡まで国道1号線でお届けください。

真下さん、了解しましたgood

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