SYSTAT 13 テクニカルサポート SYSTAT 製品ページ
更新日： 14/05/13

3) 簡単な統計量の記述

データ・スクリーニングの初期の段階で、群分け変数 (Grouping variables) の件数を集計したり、数値変数の各種統計量をまとめておくと便利です。

使用するサンプルデータについてはこちらをご覧ください。

度数と相対度数

「Analyze (解析)」メニューの「One-Way Frequency Tables (1元表)」プロシージャには豊富な表示オプションが用意されており、出力するレポートを自由にカスタマイズすることができます。「Frequency distribution (度数分布)」オプションを使用すれば、群分け変数の各カテゴリの出現回数 （度数）や、標本全体に対する各度数の割合（相対度数）を示すことができます。度数と相対度数は、累積的に表示させることも可能です。ここで使用する標本データには、どのような食品 (FOOD$) が含まれ、それらのメーカー別 (BRAND$) 、ダイエット タイプ別 (DIET$: yes/no) の件数はどれだけあるでしょうか。

一元表の作成

FOOD$（出力の左上に変数名が表示されています）に関するデータから、この標本の全 28 製品のうち 14 製品（Percent 列の 50.000% ） が chicken で、21.429% が beef、そして 28.571% が pasta であることがわかります。

BRAND$ 当たりの製品数はいずれも 3 ～ 5 の範囲内です （二つ目のテーブル）。

通常の食品 （DIET$ が no） は 15 種類で、ダイエット食品 （DIET$ が yes） は 13 種類あります。

クロス集計表の作成 (リスト配置型)

Analyze (解析) メニューの Two-Way Tables (2元表) にある「List layout (リスト配置)」オプションは、2つの要因 (変数) をクロス分類して得られる結果をまとめるのに便利です。ここでは DIET$ と BRAND$ の組み合わせについて調べてみることにしましょう。

DIET$ には 2 つ (no/yes)、BRAND$ には 7つのカテゴリがあるので、その組み合わせは全部で 14 通りになるはずですが、ここではそのうち 7 通りが示されます。ダイエット食品 (yes) と通常の食品 (no) では、ブランド (BRAND$) に違いがあることがわかります。

2元表の作成 (リスト配置なし)

2つの要因 (DIET$ と FOOD$) の度数を 2 元表として表示したいと思います。「List layout」オプションの選択を解除し、DIET$ と FOOD$ の関係を見てみましょう。

DIET$ が yes の群では beef 製品が 0 であることがわかります。

トップへ