看護研究：量的研究編その2
前回、量×質をまとめました。
今回は量×量。
だからと言って、いわゆる｢r｣だけじゃありませんよ(笑)
1.正規分布を仮定できる連続尺度の場合
いわゆる相関係数。
ピアソンの相関係数ですね。
2.正規分布が仮定できない連続尺度の場合
この場合は順位相関係数。
スピアマン or ケンドール。
大きくは違わないらしい。
3.順序尺度の場合
通常の相関係数で行うとうまくいかないらしい。
上の記事がすごくわかりやすいです。
特殊な方法を用いて正規分布を仮定できるようにして
相関係数を求めようとするのが『ポリコリック相関係数』。
2値データでもできますが、
正規分布を仮定できる変数でないとダメと。
相関係数も意外に奥が深い。
1、2についてはそれぞれに対応する回帰があり、
さらに検定がありと。。。
とりあえず｢正規分布で相関｣でいいじゃんみたいな感じでしたが
いい勉強になりました。
看護研究：質的研究編その1
質的研究といえばインタビューなんていうイメージが強いですが
インタビューはあくまでもデータ収集方法。
ところが収集方法はいろいろ。
さらに分析方法もいろいろ。
1.主にインタビューによって行われる研究
グラウンデッドセオリー
ライフストーリー
現象学的アプローチ
2.主にフィールドワークによって行われる研究
エスノグラフィー
アクションリサーチ
3.その他
事例研究
内容分析
会話分析(談話分析)
すごくざっくりとした分け方ですし、
あくまでも個人的な感覚なので間違っていたらすみません。
質的研究をテーマに書くためにいろいろ調べていたんですが、
量的研究ほどそれぞれの分析方法の定義が明確でない感じ。
その1つとして扱うものの不安定さに起因しているような気もしますが。。。
看護研究：量的研究編その1
まずは量的研究の分析方法を見てみたいと思います。
変数による分類
X:説明変数、Y:従属変数
1.X:質的、Y:量的
2.X:質的、Y:質的
3.X:量的、Y:量的
4.X:量的、Y:質的
5.その他
1.質×量
説明変数が質的変数、従属変数が量的変数の場合、
代表的な手法としてt検定があります。
が、t検定以外にもいくつかの方法があり
その中から適切に選択する必要があります。
検定方法を選択する際に必要となる情報とは？
b.説明変数が1つなのか?(Y:1つ/N:2つ以上)
c.対応があるか?(Y:あり/N:なし)
d.等分散か?否か?(Y:等分散/N:非等分散)
それぞれ2つの選択肢があり2通り×2通り×2通り×2通り=16通り
a.Y、b.Y、c.Y、d.Y→対応のある2標本t検定
a.Y、b.Y、c.Y、d.N→ウェルチのt検定
a.Y、b.Y、c.N、d.Y→対応のない2標本t検定
a.Y、b.Y、c.N、d.N→？？？
a.Y、b.N、c.Y、d.Y→乱塊法
a.Y、b.N、c.Y、d.N→乱塊法
a.Y、b.N、c.N、d.Y→一元配置分散分析
a.Y、b.N、c.N、d.N→クラスカルウォリス検定
a.N、b.Y、c.Y、d.Y→対応のあるウィルコクソン検定／符号付順位和検定
a.N、b.Y、c.Y、d.N→？？？
a.N、b.Y、c.N、d.Y→マンホイットニーのU検定
a.N、b.Y、c.N、d.N→Brunnner-Munzel検定
a.N、b.N、c.Y、d.Y→フリードマン検定
a.N、b.N、c.Y、d.N→フリードマン検定？？
a.N、b.N、c.N、d.Y→クラスカルウォリス検定
a.N、b.N、c.N、d.N→クラスカルウォリス検定？？
量多過ぎ…。
もう少し書くつもりでしたがまた次回に…。
