SPSS コクラン Q テストは、3 つ以上の二値変数の割合がいくつかの集団で等しいかどうかをテストするための手順である。 これらの結果変数は、同じ人または他の統計単位で測定されている。

SPSS コクラン Q 検定例

ある大学の校長は、3 つの試験が同じように難しいかどうかを知りたいと考えています。 15人の学生がこれらの試験を受け、その結果が examn_results.sav にあります。

クイックデータチェック

あらゆる統計テストに進む前に、データがどのように見えるかを素早く見ることは常に良い考えです。 データを開き、以下の構文でFREQUENCIESを実行して、いくつかのヒストグラムを検査します。 ステップ3のTOキーワードに注意してください。

ヒストグラムは、3つの変数が確かに2分法であることを示しています（いくつかの「不明」回答カテゴリーがあったかもしれませんが、それは起こりませんでした）。 すべての変数でN = 15なので、欠損値はないと結論づけられます。 値0と1は、「不合格」と「合格」を表します。もしそうでない場合は、値をRECODEすることをお勧めします。 したがって、成功した学生の比率が0.53から0.87の範囲であることを容易に理解することができます。

仮定 コクランQテスト

コクランのQテストは1つの仮定だけを必要とします。

• independent observations (or, more precisely, independent and identically distributed variables);

Running SPSS Cochran Q Test

We’ll navigate to Analyze Nonparetric Tests Legacy Dialogs K Related Samples.Kは、ノンパラメトリック検定を分析するためのダイアログを表示します。..
Test Variablesでテスト変数を移動し、
StatisticsでDescriptiveを選択、
Test TypeでCochranのQを選択、
Paste
この結果以下の構文になり、結果を得るためにこれを実行することになります。

SPSSコクランQテスト出力

最初の表（記述統計量）は、我々がレポートする記述特性を示しています。 その理由は、有意性検定が（必然的に）検定変数のいずれにも欠損値がないケースに基づくからです。 N = 15なので、記述式は再び欠損値がないことを確認し、
比率は.53から.87の範囲になりました。

表のTest Statisticsは有意差検定の結果です。
p値(“Asymp. Sig.”) は.093で、もし3つの検定が本当に母集団で同じくらい難しいなら、このサンプルで観察した差が見つかる確率はまだ9.3％もあります。 この確率は5%より大きいので、検定は等しく難しいという帰無仮説は棄却されません。

コクランQ検定の結果の報告

コクランQ検定の結果を報告するとき、まず前述の記述統計量を提示します。 コクランQ統計量はカイ二乗分布に従うので、「コクランQ検定は3つの割合の間に差を示さなかった、χ2(2) = 4.75, p = .093」のような報告をします

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