「数量化Ⅰ類」の版間の差分

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サンプルの特性を示す数量(外生変数)と、その数量を説明するであろう要因の候補があって、要因がアイテム、カテゴリーで与えられている時、自動二分割集計やこの手法が使われる。カテゴリーに数値を与えて外生変数を反応したカテゴリーの数値の和で再現する。回帰分析は要因が数量であるのに対し、要因が定性(例えば性別、職業)である時この手法で対応できる。[3}
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サンプルの特性を示す数量(外生変数)と、その数量を説明するであろう要因の候補があって、要因がアイテム、カテゴリーで与えられている時、[http://clem.co.jp/picowiki/index.php?title=%E8%87%AA%E5%8B%95%E4%BA%8C%E5%88%86%E5%89%B2%E9%9B%86%E8%A8%88 自動二分割集計]やこの手法が使われる。カテゴリーに数値を与えて外生変数を反応したカテゴリーの数値の和で再現する。回帰分析は要因が数量であるのに対し、要因が定性(例えば性別、職業)である時この手法で対応できる。[3}
  
  

2015年3月8日 (日) 12:56時点における版

quantification method Ⅰ

定義

質的データから、数値として測定される外的基準を予測したり、説明したりする手法[2]


分析の視点

サンプルの特性を示す数量(外生変数)と、その数量を説明するであろう要因の候補があって、要因がアイテム、カテゴリーで与えられている時、自動二分割集計やこの手法が使われる。カテゴリーに数値を与えて外生変数を反応したカテゴリーの数値の和で再現する。回帰分析は要因が数量であるのに対し、要因が定性(例えば性別、職業)である時この手法で対応できる。[3}


関連事項

  1. PI用語集


引用

  1. 日本オペレーションズ・リサーチ学会編、「OR用語辞典」、日科技連出版社、2000
  2. 石村貞夫、D.アレン、「すぐわかる統計用語」、東京図書、1997
  3. 山鳥忠司、「数学教室」