IBM SPSSでクロス集計を作成し解釈する方法

編集済み 3 数か月前 によって ExtremeHow 編集チーム

IBM SPSSクロス集計統計ウィンドウズマック研究ソフトウェア学術ビジネス教育

クロス集計（cross tabulationの略）は、カテゴリカルデータを分析するための人気のある統計ツールです。2つ以上のカテゴリカル変数の関係を、読みやすい行列形式で表示することで調査できます。IBM SPSS Statisticsソフトウェアは、クロス集計を作成するための簡単なメカニズムを提供しており、社会科学、ビジネス、その他の分野で広く使用されています。このガイドでは、SPSSでクロス集計を作成し解釈する方法を、ステップバイステップで説明し、例を示します。

クロス集計の紹介

クロス集計とは、2つ以上のカテゴリカル変数間の関係を表示するテーブルです。通常、クロス集計の列には1つの変数のカテゴリが含まれ、行には他の変数のカテゴリが含まれます。テーブルの各セルは、特定のカテゴリの組み合わせに対するケースの数または割合を示します。

クロス集計の基本的な目的は、変数間のパターンや関係を特定するのに役立てることです。クロス集計によって、「性別と投票選好に関係があるか？」などの一般的な質問に対する回答が可能になります。クロス集計を作成することで、特定のカテゴリが偶然以上に一緒に出現するかどうかを視覚的に評価できます。

SPSSでクロス集計を作成する手順

ステップ1: データを開く

まず、IBM SPSSを開き、分析したいデータセットをロードします。データセットがない場合は、新しいデータセットを作成し、サンプルデータを入力できます。データが適切にフォーマットされていることを確認し、カテゴリカル変数が適切にコード化されていることを確認してください。カテゴリカル変数は名義（例: 性別：男性、女性）や順序（例: 満足度レベル：低、中、高）で構成されることがあります。

ステップ2: クロス集計機能にアクセスする

データが準備できたら、次のステップに従ってクロス集計を作成します:

• 分析メニューに移動します。
• ドロップダウンメニューから記述統計を選択します。
• サブメニューからクロス集計...を選択します。

ステップ3: 変数を選択する

ダイアログボックスが表示され、いくつかのオプションがあります:

• 左側に、データセットのすべての変数が表示されます。クロス集計の行に使用する変数を選択し、矢印ボタンを使って行ボックスに移動させます。
• 他の変数を選択して列に用い、列ボックスに移動させます。

多次元クロス集計を作成したい場合は、レイヤー用の追加変数も選択できますが、ここでは2変数クロス集計に焦点を当てます。

ステップ4: 統計を選択する

カイ二乗やランダ、その他の結びつきの強さを示す統計を含めたい場合は、統計...ボタンをクリックします。興味に応じて関連する統計をチェックしてください、例えば:

• 変数間の独立仮説を検定するためのカイ二乗。
• 2つの名義変数間の関係の強さを測るためのファイとクレーマーのV。

必要な数値を選択したら、続行をクリックしてメインダイアログボックスに戻ります。

ステップ5: セルの表示を選択する

セル...ボタンをクリックして、クロス集計セル内のデータの表示をカスタマイズします:

• カウントはデフォルトで表示され、セルあたりのケース数を示します。
• 行の割合、列の割合、または合計の割合を表示することも選択できます。これらのオプションは、生のカウントではなく比率を提供し、比較の際に有用です。

選択が完了したら、続行をクリックして戻ります。

ステップ6: クロス集計を実行する

すべての設定が完了したら、OKボタンをクリックしてクロス集計を作成します。SPSSがデータを処理し、出力ビューアウィンドウに結果を表示します。

クロス集計出力の解釈

クロス集計はSPSSの出力ウィンドウに表示され、選択した内容に基づいたいくつかのテーブルと統計指標を提供します。それを理解する方法は以下の通りです:

クロス集計テーブルを読む

メインのクロス集計テーブルは、選択した2つの変数（行と列）の関係を示します。各セルには、行と列のカテゴリの交差点に対応するケースの数が含まれます。パーセンテージを表示するように選択した場合、それもセルごとに表示されます。

例えば、性別（男性、女性）を行に、投票選好（党A、党B、党C）を列に持つクロス集計を作成した場合、各セルには各党を支持する男性と女性の数や割合が表示されます。

統計テスト

統計が要求された場合は、クロス集計テーブルの下に表示されます。通常表示されるテストは独立性のカイ二乗検定で、2つのカテゴリカル変数の間に有意な関係があるかどうかを判断する統計的方法です。

出力にはカイ二乗統計値とp値が含まれます:

• p値が有意水準（通常は0.05）よりも小さい場合、変数間に統計的に有意な関係があると結論付けることができます。
• p値が有意水準を超えている場合、関係が有意であると主張するのに十分な証拠がないと推論できます。

結びつきの指標

名義変数が関与している場合、ファイおよびクレーマーのVなどの結びつきの指標が表示されます。これらの統計は、結びつきの強さと方向を測ります。値に基づいて:

• ファイは2x2テーブルに使用され、0に近い値は弱い結びつきを示し、1に近い値は強い結びつきを示します。
• クレーマーのVは2x2を超えるテーブルに適用され、ファイと同様に解釈されます。

実践的な例

プロセスと解釈を明確にするために、簡単な例を考えてみましょう:

100人の高校生を対象にした調査データセットがあるとします。データセットには、性別（男性、女性）や課外活動への参加（はい、いいえ）などの変数が含まれています。

1. 調査データセットをSPSSにロードします。
2. 分析 > 記述統計 > クロス集計...に進みます。
3. 性別を行ボックスに、課外活動参加を列ボックスに選択します。
4. 統計...ボタンをクリックし、カイ二乗を選択します。
5. セルセクションで追加情報のために割合を表示するオプションを選択します。
6. OKをクリックしてクロス集計と統計出力を生成します。

出力ビューアでは、男性と女性の課外活動参加のクロス集計テーブルを見ることができます。テーブルは次のように見えるかもしれません:

テーブルの下には、カイ二乗統計や可能性のある結びつきの指標（例: クレーマーのV）を確認し、性別と活動参加が有意に関連しているかどうかを判定できます。

結論

IBM SPSSでのクロス集計の作成と解釈は、カテゴリカル変数間の関係を明らかにする強力な方法です。これらのステップに従うことで、効率的にクロス集計分析を行い、データ内の重要な関係を決定できます。これらのテーブルと関連する統計を読む方法を理解することで、経験的データに基づいて情報に基づいた決定を下すことができます。

クロス集計を通じて、探索的データ分析と仮説検定の両方に利用可能であり、本質的な洞察を提供し、さまざまな分野での研究活動をサポートする柔軟なツールが得られます。

  この記事をシェアする

記事の内容に誤りがある場合, あなたは 更新をリクエストできます