2019/05/30

卒論の進め方10:クロス表の重要性

ンダムサンプリングによる調査は実際にはなかなかできない。それをカバーするのがクロス集計である、と以前書いた。今回はその重要性を説明したい。単純集計の陥穽と言うべきか。

     そば うどん 全体
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関東出身者 60 40 100 
関西出身者 40 60 100
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      100 100 200

身地によるクロス表を作ることで、「今回の回答者200名では、そば好きとうどん好きが同数だった」という間違いを犯さずに済む。出身地×麺類の嗜好によるクロス表での直接確率計算の結果は両側検定で1%レベルで有意。出身地によって麺類の好みに差が見られ、関東出身者は関西出身者にくらべそば好きが多く……。検定は、いつものjs-STARで。

付録
 内容分析(コーダー2名)の信頼性には、コーエンのカッパ係数Kを用いる。その算出法が『増訂新版 社会心理学研究入門』で紹介されている。なおKは0.6以下だと信頼性が低く、0.75以上であれば高いとみなされる。

2025年もムリしない

ある記事をたどって行きついたのが、シニアメガネさん(東京で暮らす窓際族。 ボーッと暮らしています、らしい)の note 。 その中の記事がこれ→「 週に2回ピアノを弾く暮らし 」。 「◯◯な暮らし」をぜひ本文で。 シニアメガネさんの 今年の目標 もぜひ。そう(賛同の意)。「ムリし...