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SPSS でクロス集計を層別で行って統合する方法

マンテル・ヘンツェル検定は、層別の分割表を統合する方法だ。

SPSSではどのように行うか。

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目次

SPSSでマンテル・ヘンツェル検定を行う方法

分析→記述統計→クロス集計表 と進む。

行、列、層にそれぞれ、説明変数、目的変数、層別変数を投入する。

説明変数と目的変数の関係が、層ごとに異なると予想し、別々に計算し統合するということだ。

統計量をクリックする。

CochranとMantel-Haenszelの統計量にチェックを入れる。

続行で戻り、OKをクリックすると結果が出力される。

SPSSのマンテル・ヘンツェル検定の出力の見方

クロス表は、層別変数ごとに、2x2の分割表が作られているのがわかる。

オッズ比の等質性の検定は2つの方法とも統計学的有意ではなく、等質ではないとは言えない(等質っぽいと言える)。

マンテル・ヘンツェルの検定は、こちらの表の下段である。

統計学的有意ではないので、説明変数と目的変数が関連があるとは言えない。

オッズ比の点推定値は以下の通り0.445であった。

95%信頼区間は1をまたいでいるため、統計学的有意ではなかった。

検定の結果と一致している。

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まとめ

SPSSで層別の分割表の統合手法である、マンテル・ヘンツェル検定を行う方法を紹介した。

参考書籍

SPSS医療系データ解析の定本

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第1章臨床研究ではなぜ統計が必要なのか?計画することの重要性
  • 推定ってどんなことをしているの?
  • 臨床研究を計画するってどういうこと?
  • どうにかして標本平均を母平均に近づけられないか?
第2章:研究目的をどれだけ明確にできるのかが重要
  • データさえあれば解析でどうにかなる、という考え方は間違い
  • 何を明らかにしたいのか? という研究目的が重要
  • 研究目的は4種類に分けられる
  • 統計専門家に相談する上でも研究目的とPICOを明確化しておく
第3章:p値で結果が左右される時代は終わりました
  • アメリカ統計協会(ASA)のp値に関する声明で指摘されていること
  • そうは言っても、本当に有意差がなくてもいいの…?
  • なぜ統計専門家はp値を重要視していないのか
  • 有意差がない時に「有意な傾向があった」といってもいい?
  • 統計を放置してしまうと非常にまずい
第4章:多くの人が統計を苦手にする理由
  • 残念ながら、セミナー受講だけで統計は使えません。
  • インプットだけで統計が使えない理由
  • どうやったら統計の判断力が鍛えられるか?
  • 統計は手段なので正解がないため、最適解を判断する力が必要
第5章:統計を使えるようになるために今日から何をすれば良いか?
  • 論文を読んで統計が使えるようになるための5ステップ
第6章:統計を学ぶために重要な環境
  • 統計の3つの力をバランスよく構築する環境

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この記事を書いた人

統計 ER ブログ執筆者

元疫学研究者

統計解析が趣味

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