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IBM SPSSによるデータ分析、情報活用

シンタックスによる対比の参照カテゴリの指定方法 / Statistics

単純対比による比較

反復測定による分散分析では、水準のすべてのペアごとの比較のほかに、要因内の水準の比較のために対比の指定を行うことができ、IBM SPSS Statistics では「偏差」「単純」「差分」「Helmart」「反復」「多項式」の以下の6種類が用意されています。

偏差 Deviation 要因の水準を全平均と比較します
単純 Simple 最初または最後の水準との比較を行います
差分 Difference 因子の水準を前の水準の平均値と比較します
Helmart Helmart 因子の水準を後続の水準の平均値と比較します
反復 Repeated 隣合う水準間の比較を行います
多項式 Polynominal 水準数-1の多項式に当てはめる傾向性の検定を実行します

デフォルトは「多項式」ですが、「単純」の対比を使用すると指定した水準との比較を行うことができ、例えば、要因に1回目、2回目、3回目の3つの水準を持つ場合、1回目(最初)を基準として、1回目⇔2回目、1回目⇔3回目 のように差を見たり、3回目を(最後)基準として、1回目⇔3回目、2回目⇔3回目 のように比較を行うことができます。

SPSSによる反復測定分散分析

比較の基準となる水準は「参照カテゴリ」とも呼ばれ、ソフトウェアで簡単に指定することができますが、ここではシンタックスを用いた指定方法をご紹介します。

シンタックスの貼り付け方

IBM SPSS Statisticsでシンタックスを利用する場合、1から手入力を行わなくても、設定が完了したダイアログボックスで「貼り付け」ボタンをクリックするだけで確認・編集することができます。以下は、反復測定による分散分析の画面(分析メニュー>一般線型>反復測定)の一例です。

SPSSによる反復測定分散分析

シンタックスはダイアログボックスの定義情報を反映した内容で、シンタックスエディタに表示され以下のようなコマンドで確認することができます。「GLM」は一般線型のコマンドの名称で、対比の指定は「WSFACTOR」サブコマンド内に記述されます。「simple」は単純対比を意味します。なお、シンタックスは大文字小文字を区別しません。

SPSSによる反復測定分散分析

シンタックスの編集 -2回目の水準を参照カテゴリとする場合-

「単純」の対比を使用すると、シンタックスに「Simple」が含まれます。この後ろに水準となるカテゴリの番号を指定することで、参照カテゴリをコントロールすることもできます。例えば、ダイアログボックスでは直接指定できない2番目の水準を指定することができます。具体的には「Simple」の後ろに括弧()で水準の番号を指定します。括弧()と値は必ず半角で指定しなければなりません。

SPSSによる反復測定分散分析

例えば、1回目、2回目、3回目の3つの水準がある場合に、2回目の水準を参照カテゴリとして設定したい場合は、上記のように「Simple(2)」のように追記します。このシンタックスを実行する場合は、ツールバーの実行ボタンか、実行メニューを使用します。このシンタックスを実行した結果の例は以下です。基準となる水準が「2」となっていることが分かります。

SPSSによる反復測定分散分析

シンタックスの編集 -1回目の水準を参照カテゴリとする場合-

もし最初の水準(1回目)を参照カテゴリとしたい場合は「Simple(1)」と指定します。

SPSSによる反復測定分散分析 シンタックスを実行すると、以下のように基準となる水準が「1」となっていることが分かります。 SPSSによる反復測定分散分析

このように、シンタックスを活用することで参照カテゴリを柔軟に指定することができるようになります。シンタックスによる参照カテゴリの指定は、ロジスティック回帰分析やCox回帰分析(比例ハザードモデル)でのダミー変数の指定でも活用可能です。

目的や使い方、用途に応じて、IBM SPSS製品を有効にご活用いただき、課題解決・価値創造にお役立てください。

■ 関連する記事 ダミー変数の参照カテゴリを指定する方法 参考文献: [1] 小野寺 孝義,山本 嘉一郎 (2004) SPSS事典 BASE編、ナカニシヤ出版 [2] 対馬 栄輝 (2007) SPSSで学ぶ医療系データ解析,東京図書 ■ 関連情報 反復測定分散分析 (Repeated Measures ANOVA) https://www.stats-guild.com/analytics/15332 ■ IBM SPSS Advanced Statistics 反復測定による分散分析やログランク検定やCox回帰(比例ハザードモデル)など生存時間分析に対応。一般化線型モデル、一般化推定方程式、混合効果モデルなどより高度な統計モデリング機能を追加。 https://www.stats-guild.com/ibm-spss/option-advancedstatistics ■ E-Learningコース IBM SPSS Statisticsによるオンライン・トレーニング https://www.stats-guild.com/spss-e-learning/courselist
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