概要
STARはパーソナル・コンピュータ用に開発された統計分析プログラムの愛称です。
(STatistical Analysis Rescuers:統計分析救護員)。
以下のプログラムを保有します。
(STatistical Analysis Rescuers:統計分析救護員)。
以下のプログラムを保有します。
度数の分析
直接確率計算(1×2表、2×2表),カイ二乗検定(1×J表,i×J表)のほかに層化解析(2×2×K表),3元モデル選択(i×J×K表),4元モデル選択(i×J×K×L表),自動評価判定1×2(グレード付与)自動集計検定2×2(連関の探索),対応のある度数の検定(マクネマー検定、Q検定)のプログラムを用意しています。
カイ二乗検定では結果が有意であった場合に,自動的に残差分析を実行します(その有意性に貢献したセルを割り出します)。
層化解析(2×2×K表),モデル選択(i×J×K表),4元モデル(i×J×K×L表)は,主にRプログラムを利用します。
カイ二乗検定では結果が有意であった場合に,自動的に残差分析を実行します(その有意性に貢献したセルを割り出します)。
層化解析(2×2×K表),モデル選択(i×J×K表),4元モデル(i×J×K×L表)は,主にRプログラムを利用します。
t検定
2つのデータに対応がある場合と対応がない場合の2つの分析プログラムがあります。
t検定(参加者間)は、Welchのt検定です。また,ノンパラメトリック検定のマン・ホイットニーU検定とメディアン検定の結果も同時に出力します。
t検定(参加者内)は,ノンパラメトリック検定のウィルコクソン符号化順位検定を同時に出力します。
t検定(参加者間)は、Welchのt検定です。また,ノンパラメトリック検定のマン・ホイットニーU検定とメディアン検定の結果も同時に出力します。
t検定(参加者内)は,ノンパラメトリック検定のウィルコクソン符号化順位検定を同時に出力します。
分散分析
3要因までの分散分析のプログラムを用意しています。各条件のデータ数が等しくない場合に重みづけをしない平均を用いて分析します。
最大の特徴として,交互作用が有意なとき自動的に単純主効果検定を実行し,さらにその結果に応じて多重比較を実行します。
■実装されている多重比較法
最大の特徴として,交互作用が有意なとき自動的に単純主効果検定を実行し,さらにその結果に応じて多重比較を実行します。
■実装されている多重比較法
- LSD法(最小有意差法)
- Tukey-kramer法(HSD法)・・参加者間計画のみ
- Bonferroni法
- Holm法
多変量解析
相関係数の計算と検定,回帰分析,因子分析,クラスタ分析,SEM(共分散構造分析),尺度開発/項目分析(α係数ほか)の計算のプログラムを用意しています。
相関係数の計算と検定は,相関係数(correlation coefficient)を計算します。多変数の場合は相関マトリクス表を作成します。
回帰分析,因子分析,クラスタ分析,SEM(共分散構造分析)は,主にRプログラムを利用します。
相関係数の計算と検定は,相関係数(correlation coefficient)を計算します。多変数の場合は相関マトリクス表を作成します。
回帰分析,因子分析,クラスタ分析,SEM(共分散構造分析)は,主にRプログラムを利用します。
ノンパラメトリック法
メディアン検定,マン・ホイットニーU検定,クラスカル・ウォリス検定,サイン検定(2水準の対応データ),Q検定(3水準以上の対応データ),ウィルコクソン符号化順位検定のプログラムを用意しています。
■データに対応がない場合
■データに対応がない場合
- メディアン検定
- マン・ホイットニーU検定
- クラスカル・ウォリス検定
- サイン検定(2水準の対応データ)
- Q検定(3水準以上の対応データ)
- ウィルコクソン符号化順位検定