さて、鹿児島で社会心理学会がありました。
今回は2日間での学会だったのでスケジュールがタイトでした。平行しているセッションが多く、見に行けない発表もいくつかありました。でも、なんだかんだいって回れたような気もします。
社会的ジレンマ解決の研究がいくつかあって、面白そうだったんですが、結果としてはなかなか難しいなぁといった感じで。やっぱり難問は難問ですな。でも難問があるほうが面白いのですが。
僕の発表は、時間帯の影響もありながら、あまり人がいませんでした。どうやら後半はものすごい早かったらしく、やっぱりよくわからないという意見がいくつかありました。ちょっとは学習しろよ自分･･･。次こそはゆっくり発表できるようにするぜ。
あとは黒豚やら薩摩ラーメンやらを食べました。うまー。焼酎はあまり好きではないので飲まなかったんですが、好きな人にとってはかなりおいしかったそうな。
あっという間の学会でしたが、楽しかった。来年は阪大かー。楽しんでる余裕はなさそうだな。
はい。このコーナー3回目ですね。
階層的重回帰 SPSS
→回帰プロシージャを使って、ステップごとに変数を入れればできますよ。あと、R2の変化量というオプションにチェックを入れておけば、ΔR2の検定もできます。
なお、SASの場合は、
proc reg;
model A = B1 B2 C1 C2 /stb;
test C1=0, C2=0;
quit;
とすれば、B変数群のあとにC変数群を入れたときのR2の変化量を検定できます。
関坂千里
→知る人ぞ知る、謎のソシオン論者です。女性らしいです。忙しいので学会には顔を出さないそうです。
重回帰 SAS 交互作用
→重回帰の交互作用項は、偏差得点を掛け合わせた新しい変数を投入すれば分析できます。
つまり、A変数を従属変数にして、B変数とC変数の交互作用をみたいときは、
proc standard mean=0 out = std;
var B C;
run;
として、B変数とC変数の平均を0にします。
そして、そのデータをstdかなにか適当なデータに出力し、それをセットしなおします。
data std1; set std;
BC = B*C;
上記のように、stdをｓｔｄ１というデータセットに入れなおし、ＢとＣを掛け合わせた変数ＢＣというのを新しく作ります。それを重回帰分析にかければよいのです。
proc reg;
model A = B C BC/stb vif;
test B = 0,C = 0;
test BC=0;
quit;
ＢとＣの主効果がまず有意なのか、そして交互作用をその後入れてΔR2が有意なのかを検定します。
BとCの偏差得点を掛け合わせるのは、BとCの主効果との多重共線性を避けるためです。気になるようでしたら、VIFオプションを入れといて、マルチコを確認します。
交互作用の下位検定の仕方については、以下のページが詳しいです。
重回帰で交互作用を検討する方法
今日はこのあたりで。