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XLSTATによるCochranのQ 検定の実行

24/06/2019

Cochran Q 検定を実行するデータセットとこのチュートリアルの目的

データと結果のExcel シートは、こちらをクリックしてダウンロードできます。

このチュートリアルは、Cochran(コクラン)の Q 検定の実行方法を説明します。データは、10代の若者に対するコンピュータ・ゲームのパッケージに関するアンケート調査で、パッケージが好きな場合はYes、好きでない場合はNoと答えています。我々は、パッケージング・オプションの間で有意な差があるかないかを知りたく、製品を生産する前に、あるパッケージングが他よりも優れているかどうかを判断したいのです。

他の検定と同様、我々は、帰無仮説と対立仮説を知る必要があります。我々の事例では、帰無仮説は、パッケージングの間には差がない、です。意思決定者が確認したいであろう対立仮説は、差がある、ということです。

CochranのQ 検定のセットアップ

XLSTATを開いて、XLSTAT / ノンパラメトリック検定 / CochranのQ 検定を選択するか、ノンパラメトリック検定ツールバーの対応するボタンをクリックしてください。

menu cochran

ボタンをクリックすると、ダイアログ・ボックスが現れます。Excel シートでデータを選択してください。データは、B から E 列です。

 dialog box cochran

帰無仮説が棄却されるときに、帰無仮説の棄却にどのパッケージング(1つまたは複数)が大きく働いているかを識別するために、多重比較オプションを有効にします。

OK ボタンをクリックすると、計算が始まります。

Cochranの Q 検定の結果の解釈

そして、CochranのQ 検定の結果とその解釈が表示されます。

results cochran Q

0.05の有意水準を使用した場合、帰無仮説が棄却されることがわかります。 注意として、0.05の有意水準を選ぶことは、帰無仮説H0を棄却するときに、ケースの95%で正しい(そしてケースの5%で正しくない)ことを期待するのと同じです。

意思決定者にとっては、それは、10代の若者が上手く選ばれている限り、パッケージングを無作為に選ぶか、マネージャの好みで選ぶことが理にかなっていることを意味します。我々は、 ここでH0の棄却に大きく働いている1つまたは複数のパッケージングをしたいのです。以下の結果は、我々にその答えを提供します:

 results cochran Q pairwise

パッケージ 3 と1 が異なり、一方、他のパッケージングは統計的に異ならないことがわかります。 ただし、より多くの“Yes” を受けたパッケージは Pack3であるので、それがベスト・チョイスのようです。

 

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