統計データの分析や解析のご依頼は「情報統計研究所」にお問合せ下さい。
情報統計研究所への相談や依頼の内容から、統計的問題の一端をこのブログに載せています。今回は看護研究のアンケート分析で気付いたことを書いてみましょう。
最近の看護研究で目立ち始めたのがＱＯＬ調査データです。 書店の専門コーナで目に付き出したのが「ＱＯＬ統計学」です。「ＱＯＬ統計学」と言っても新しい統計学が誕生した訳ではありませんが、色々なＱＯＬ指標の説明があり参考になります。ＱＯＬ調査では非常に多くの項目についてアンケート調査しており、重複するような項目では同じような回答になってしまいます。この様な項目については相関係数の相関行列を見れば項目間の関連性が分かります。そこで、多項目のＱＯＬデータでは主成分分析などをFirst Choice してみてはどうでしょうか。正直言って、多変量解析を敬遠しがちの様ですが、主成分分析の特徴は良く似たもの同士をより近くに集め、似てないものはより遠くに離す特徴があります。
この特徴を利用してＱＯＬデータを分類するとデータの本質が見えて来ることもあります。 ところが、主成分分析の出力結果を見ると、固有値とか固有ベクトルとか主成分負荷量とか、何だか難しそうな専門用語が出てきます。そんな専門用語など気にせずに、取り敢えずは主成分散布図を作ってみましょう。
主成分散布図は出力結果の主成分得点（スコアー）をグラフ用紙にプロットすれば良いのです。例えば、 グラフ用紙の横軸に第1主成分のスコアーを目盛り、縦軸に第２主成分のスコアーを目盛ります。第1と第２主成分軸は「0」点で交わる様にしておけば分かり易いでしょう。そして、全データのスコアーをグラフにプロットします。
そうしてグラフを眺めてください。 ＱＯＬの特徴が浮かび上がってきませんか。