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リサーチツール · ガイド · SPSS の手続き

SPSS CROSSTABS の統計量:カイ二乗、Fisher、カッパほか

SPSS に慣れた人は、「クロス集計表」ダイアログの統計量を名前で探します。このガイドでは統計量を答える問いごとに整理し、シンタックスを示し、1 つの例ですべてを計算します。

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どの統計量がどの問いに答えるか

CROSSTABS の統計量は、答える問いによって 5 つのグループに分けられます。どの指標が適切かは、変数の測定水準と表の形で決まります。

  • 独立性:Pearson のカイ二乗、連続性補正(2×2)、尤度比、Fisher の正確検定。
  • 名義変数の関連の強さ:ファイ、Cramér の V、分割係数、ラムダ、Goodman–Kruskal のタウ、不確実性係数。
  • 順序変数の向きと強さ:ガンマ、Kendall のタウ b とタウ c、Somers の d、Spearman と Pearson の相関、線型と線型による連関。
  • 対になった判定の一致:Cohen のカッパ、McNemar または McNemar–Bowker。2×2 表ではオッズ比と相対リスクを信頼区間つきで。
  • 層別の 2×2 表:Cochran と Mantel–Haenszel の検定、Breslow–Day と Tarone の検定、共通オッズ比。
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SPSS のシンタックス

SPSS ではサブコマンド /STATISTICS で統計量を指定し、/CELLS でセルに表示する内容を決めます。ASRESID は調整済み標準化残差、EXPECTED は期待度数です。CMH(1) には TABLES サブコマンドで層変数を指定する必要があります。

CROSSTABS
  /TABLES=plan BY satisfaction
  /STATISTICS=CHISQ PHI CC LAMBDA UC GAMMA D BTAU CTAU CORR
  /CELLS=COUNT ROW COLUMN EXPECTED ASRESID.
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同じ統計量をブラウザで

Crosstabs はシンタックスなしで CROSSTABS を再現します。ファイルは SPSS の .sav も含め、ブラウザ内でのみ読み込まれます。

  1. 1.クロス集計モードを開く。 ファイルをワークスペースに読み込み、「クロス集計」モードに切り替えます。
  2. 2.行と列を選ぶ。 変数リストで一方の変数の「行」、もう一方の「列」をクリックします。表とカイ二乗の要約が下に表示されます。
  3. 3.測定水準を決める。 順序尺度の指標と相関には順序のある変数が必要です。数値コードは順序ありとみなされ、文字列のカテゴリはデータ辞書で順序尺度として宣言します。カッパと McNemar は同じカテゴリをもつ正方表で表示されます。
  4. 4.「すべての統計」を開く。 表の下に、カイ二乗検定、名義・順序尺度の指標、相関、一致度、リスク推定値が並びます。
  5. 5.層と残差を加える。 CMH 検定には「層(制御)変数」を選び、セルに残差(素の残差、標準化残差、調整済み残差)を表示させます。
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前提と限界

各ケースはちょうど 1 つのセルに入ります。カイ二乗近似には、おおむね期待度数 5 以上が必要で、満たさなければ正確検定を読みます。大きな表で期待度数が小さいとき、Crosstabs は Fisher–Freeman–Halton 検定を計算し、正確な列挙が重すぎる場合は Monte Carlo 推定に切り替えます。

順序尺度の指標は表示されているカテゴリの順序に従います。低いほうから高いほうへ並んでいるか確認してください。正確検定には、重み付けなしか整数の度数ウェイトが必要です。層やクラスターのある標本には Complex Samples のクロス集計を、複数回答には表全体の関連指標は使えません。

計算例

計算例:プランと満足度

合成データの顧客 160 人を、プラン(Basic < Plus < Pro)と満足度(低 < 中 < 高)でクロスしました。どちらの変数も順序尺度として宣言しています。最小期待度数は 12.65 なので、カイ二乗近似に問題はありません。

独立性:Pearson の χ²(4) = 19.58、p < 0.001。尤度比 G² = 19.51、p < 0.001。順序を考えない強さ:Cramér の V = 0.247。

どちらの変数にも順序があるので、順序尺度の指標のほうが多くを語ります。ガンマ = 0.446、Kendall のタウ b = 0.303、満足度を従属変数とした Somers の d = 0.303。上位プランほど満足度が高い傾向です。調整済み残差が最大のセルは「Pro × 高」で 3.63 です。

プラン × 満足度(度数)
プラン低中高合計
Basic24211156
Plus14251958
Pro6142646

合成データで、英語版の CROSSTABS /STATISTICS ページの例と同じです。すべての値は Crosstabs の計算エンジンで算出しています。

参考文献

参考文献・関連資料

  • Agresti, A. (2013). Categorical Data Analysis, 3rd ed. Wiley.

  • Goodman, L. A. & Kruskal, W. H. (1954). Measures of association for cross classifications. Journal of the American Statistical Association, 49(268), 732–764.

  • Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 37–46.

よくある質問

よくある質問

Pearson のカイ二乗と Fisher の正確検定、どちらを使いますか?

期待度数がおおむね 5 以上なら Pearson です。2×2 表では Fisher が常に一緒に出力され、大きな表では期待度数 5 未満のセルがあると Crosstabs が Fisher–Freeman–Halton 検定を計算します。

Cramér の V とガンマ、どちらを使いますか?

Cramér の V はどんな表でも順序を無視して強さを測ります。ガンマ、タウ b、Somers の d はカテゴリの順序を使い、向きも示します。両方の変数が順序尺度なら、こちらのほうが適切です。

順序尺度の指標が表示されないのはなぜですか?

両方の変数に確定した順序が必要です。昇順の数値コードか、順序尺度またはスケールとして宣言された測定水準です。測定水準のない文字列カテゴリや、欠損値のカテゴリが表に含まれている場合、指標は理由つきで表示されません。

調整済み残差は何を示しますか?

各調整済み残差は、独立のもとでほぼ標準正規分布に従います。おおよそ ±1.96 を超える値は、有意なカイ二乗検定を生んでいるセルを示します。

ウェイトを付けると使える検定は変わりますか?

変わります。宣言した度数ウェイトはケース数として数えられ、重み付き度数が整数である限り正確検定も計算されます。それ以外の重み付き度数では漸近的な統計量だけが残り、正確検定は表示されず、画面にその理由が示されます。

SPSS のライセンスなしで CROSSTABS を

.sav、CSV、Excel ファイルをワークスペースで開き、クロス集計表の下の「すべての統計」を開きます。無料・アカウント不要で、データは端末の外に出ません。

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