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XLSTATによる変数評価の実行

20/10/2017

このチュートリアルは、XLSTATソフトウェアを使用してExcel内の他の変数を用いて素早く変数を評価する方法を示します。

変数評価を実行するデータセット

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。

このデータは、Angers (France)の人々の医学的管理のために収集されました。より正確に言うと、大学病院の医師が、2000年から2002年の間に100人の患者でいびきの状態を調査しました。

変数評価に関するこのチュートリアルの目的

変数評価を用いて、我々が使用可能な変数: Age(年齢), Weight(体重), Size(身長), Gender(性別), Tobacco(タバコの消費)およびAlcohol consumption(アルコールの消費)といびきの原因との間の関係の可能性を調査することです。

このチューtリアルでは、Size と Weightの連続変数の間の相関を評価する前に、Gender と Tobaccoのカテゴリカル変数の間の従属性にまず焦点を当てて、2つの事前調査が行われています。

つぎに、この伝統的な枠組みから離れて、変数Snoringのカテゴリ1の評価に興味が移り、最初に 変数 Gender と Tobacco のカテゴリで評価を行い、そして、連続変数 Age, Weight, Alcohol および Sizeで評価を行います。

最終の研究では、我々は、ディスクリプタの集合によって、いびきをかく人々を判別しようとしています。これを実現する簡単な方法は、全体集合(初期標本)での変数のパラメータ値と部分集合(カテゴリによるグループ)でのそれを比較することです。変数が量的変数の場合は平均が比較され、一方、質的変数の場合は比率が比較されます。

変数評価のセットアップ

XLSTATを開き、XLSTAT / データ記述 / 変数の評価(下記参照)を選択します。

 menu

ボタンをクリックすると、変数の評価ダイアログ・ボックスが現れます。

そして、Excel シート上でデータを選択できます。

1番目の分析: Tobacco と Gender の間の従属性

評価する要素 はカテゴリカル変数Tobaccoです。評価要素は、カテゴリカル変数Genderです。

変数の列タイトルを選択しているので、変数ラベル・オプションを有効のままにしておきます。その他のオプションは、デフォルト値のままにしておきます。

 dialog box

OKをクリックすると計算が始まります。そして結果が表示されます。

1番目の分析の結果の解釈

XLSTATでは次のように結果が表示されます。 :

 results 1

p値は 0,004 (<=0,05)です。したがって、独立性の帰無仮説は棄却されて、この標本での Tobacco (の消費)と Gender の間に有意な従属性が存在します。

2番目の分析: 連続変数 Size と Weightの間の相関

この2番目の部分では、標本中のSize と Weight の間の関係が手短に調査されます。

評価する要素 は、量的変数 Weightです。

評価要素 は、量的変数 Sizeです。

変数の列タイトルを選択しているので、変数ラベル・オプションを有効のままにしておきます。その他のオプションはデフォルト値のままにしておきます。

2番目の分析の結果の解釈 

XLSTATは、以下の結果を表示します:

 results 1

p値は、0,0001よりも下です(相関係数は、0,927です)。したがって、この標本でのWeight と Size の間に強い相関が存在します。

3番目の分析: カテゴリSnoring=1 を変数Gender と Tobacco のカテゴリで評価して、次に連続変数Weight, Size, Age および Alcoholで評価する

最終ステップは、いびきをかく人を特徴づけるベストなカテゴリと連続変数を識別することです。

評価する要素 : Snoring=1.

最初の評価要素は、次のカテゴリ: Gender=0, Gender=1, Tobacco=0, Tobacco=1 そして、次に連続変数 : Weight, Size, Age, Alcohol.

変数の列タイトルを選択しているので、変数ラベル・オプションを有効のままにしておきます。その他のオプションはデフォルト値のままにしておきます。.

3番目の分析の結果の解釈 

最初の表は、評価カテゴリです::

 results 1

いびきをかく人を特徴づけるベストなカテゴリは、 男性 (Gender=0)です。 逆説的に、この標本では、いびきをかく人の中で、non-smokers(非喫煙者)が高い比率を示します。

2番目の表は、連続変数の評価です:

 results 1

(標本中の平均よりも)高齢な人で(標本中の平均よりも)多くアルコールを飲む人は、いびきの条件に過大にさらされています。

変数評価の結果

この標本では、 56 歳の男性で、週に4日飲酒する人が典型的ないびきをかく人です。 

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