科学の箱

科学・IT・登山の話題

R 統計

一対比較法

投稿日:2014年5月19日 更新日:

一対比較法では複数の対象の順位を、個別の比較結果から明らかにすることができる。例えば今5種類の携帯電話があり、好ましさの順位を知りたいとする。一対比較法を利用しなければ、回答者は5について順番をつけて回答する。

例えば回答結果は以下のようになる。

  • A>B>C>D>E
  • C>B>A>E>D
  • E>C>D>B>A

全体の順位付けは一つ一つの対象について自分の好みをを明らかにして、全体を比較していくために手間がかかる。それに対してのに対して、2つを比較するのであれば楽だ。1:1なら対象が特定されているので順番を考える必要はない、目の前の2つの対象に集中できるので○・×で回答がはっきり出る、もしくは複数あるよりも出しやすい。複数あると順位がどうなるかを調整する手間があるので心理的負担が高くなる。

一対比較法は便利であるが対象が増えると回答数がいきなり増えることになるために注意する。

種類: サーンストーン・シェッフ

サーンストーンとシェッフの違いは何か。サーンストーンでは優劣のみを回答する、シェッフでは比較を点数で回答する。

サーンストーンでは優劣の結果を一つの尺度で順序とその順序間の差を明らかにすることができる。優劣という質的変数から、全体の順位とさらにその数値的な差を明らかにできる。シェッフでは優劣だけでなく点数を利用するので、回答者による負担は増えるがより詳細な分析が可能になる。また対象の差について統計的な検定をすることができる。これにより差についてどの程度意味があるのかがわかる。また全体だけでなく個人の嗜好についても明らかになる。

負担を軽減する方法はあるのか:比較する数についてランダムに割り当てて、1個人からの回答を少なくする。

メタ情報

inarticle



メタ情報

inarticle



-R, 統計
-

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

関連記事

no image

factor

factorを利用することでベクトルやデータフレームで質的変数を取り扱うことができる。 ファクター化するフィールドに対してfactor()関数を適用すると、ファクター化されたベクトルが取得できる。 値 …

no image

主成分分析

Rで提供されているirisを使って主成分分析を実施する。 主成分分析の手順 データが分離できるか検証する 主成分負荷量と寄与率を求める 新しい変数に名前を付ける 変量プロット 主成分プロット 今回はR …

no image

SVD

主成分分析はSVD(特異値分解)の特別なケースらしい。統計の本を見るといろいろと使い方を説明しているが、それをRでどのように実装するかとなると正直よくわかっていない。svd()を利用するのだが、統計の …

no image

ウェルチの検定

対応していない2つのグループ間で平均を比べる方法としてはt検定がある。ただしt検定では2つの前提がある。ひとつは正規性、もうひとつは等分散である。正規性の前提では独立変数は正規分布に従っている。等分散 …

no image

分散分析のcase study-2

分散分析のcase study-1からの続き。 さて前回まででとりあえずデータの簡単な分析を終えて、以下のような結論を得た。 図1よりR1とR2を比較するとスピードはR1のほうが常に上である。またS1 …

2014年5月
« 4月   6月 »
 1234
567891011
12131415161718
19202122232425
262728293031  

side bar top



アーカイブ

カテゴリー