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タレントの魅力測定とその分析

タレントの魅力測定とその分析. 評定の概要. 8 人のアイドル・タレントを、右の評定用フォームを用い、評定した。評定項目は、 「かわいい」、「美しい」、「セクシー」、「おもしろい」の 4 つを 用い、「全く当てはまらない」から「非常にあてはまる」の 5 段階スケールとした。. http://kodamalab.sakura.ne.jp/nagano/PIP1/question1.php. 評定結果データのダウンロード.

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タレントの魅力測定とその分析

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Presentation Transcript

  1. タレントの魅力測定とその分析

  2. 評定の概要 8人のアイドル・タレントを、右の評定用フォームを用い、評定した。評定項目は、「かわいい」、「美しい」、「セクシー」、「おもしろい」の4つを用い、「全く当てはまらない」から「非常にあてはまる」の5段階スケールとした。 http://kodamalab.sakura.ne.jp/nagano/PIP1/question1.php

  3. 評定結果データのダウンロード FireFoxを使って、http://kodamalab.sakura.ne.jp/nagano/PIP1/にアクセスし、alldata.csv をデスクトップに保存する。 ダウロードマネージャが出るので、デスクトップにドラッグアンドドロップする。

  4. alldata.csv をダブルクリックすると、以下のようなデータになっている。

  5. Ctrl+Aで全データを選択したら、データタブ→並べ替え→優先されるキーを性別に設定し、OKを押そう。Ctrl+Aで全データを選択したら、データタブ→並べ替え→優先されるキーを性別に設定し、OKを押そう。

  6. データが男女別に並べ替えられる。 このデータは、女性28名、男性13名ぶん、8人のタレント×4質問＝計32項目のデータであることがわかる。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（Q1：かわいい、Q2：美しい、Q3：セクシー、Q4：おもしろい）

  7. 各タレントのレーダーチャート（全体） タレント0 タレント1 タレント2 タレント3 タレント4 タレント5 タレント6 タレント7

  8. 各タレントのレーダーチャート（男女別） タレント0 タレント1 タレント2 タレント3 タレント4 タレント5 タレント6 タレント7

  9. 項目別各タレントの評定値 かわいい 美しい おもしろい セクシー

  10. 平均評定値を用いた散布図 相関係数：0.78 相関係数：0.81 かわいい かわいい タレント別各項目の平均評定値 美しい セクシー 相関係数：-0.13 相関係数：-0.37 かわいい 美しい おもしろい おもしろい 相関係数：-0.10 相関係数：0.93 美しい セクシー セクシー おもしろい

  11. タレント0 タレント1 タレント2 タレント3 タレント4 タレント5 タレント6 タレント7 かわいい 美しい セクシー おもしろい

  12. エクセルデータをSASへインポートし分析する

  13. t検定用のデータを作成する 1.エクセルのワークシートから、データ部分だけを選択しコピーする。 ← 2.TeraPadに貼り付け、ファイルメニュー→文字/改行コード指定保存で、 文字コードをEUC 改行コードをLF にして、data.txtという名前で保存する。

  14. 対応のないｔ検定（男女で評定結果を比較） ←のプログラムをコピーし、Terapadに貼り付ける。ファイルメニュー→文字/改行コード指定保存で、 文字コードをEUC 改行コードをLF にして、akbT1.sasという名前で保存する。 /*データの読み込み*/ options ls=80; data nagano; infile 'data.txt' dlm='09'x; input subject $ sex $ q01-q04 q11-q14 q21-q24 q31-q34 q41-q44 q51-q54 q61-q64 q71-q74; /*データのソート*/ proc sort; by sex; /*対応のないt検定 タレント1でかわいさに男女差はあるか？*/ procttest; class sex; var q11; /*対応のないt検定 タレント1で美しさに男女差はあるか？*/ procttest; class sex; var q12; /*対応のないt検定 タレント1でセクシーさに男女差はあるか？*/ procttest; class sex; var q13; /*対応のないt検定 タレント1で面白さに男女差はあるか？*/ procttest; class sex; var q14; run; タレント1に関し、男女で評価が分かれそうなのは、どの項目か？

  15. q11:タレント1のかわいさ q12:タレント1の美しさ SAS システム 1 2012年12月11日 火曜日 午後03時20分36秒 TTEST プロシジャ 変数: q11 sex N 平均 標準偏差 標準誤差 最小値 最大値 m 13 2.5385 1.1983 0.3323 1.0000 4.0000 ｱ・ 28 3.5714 1.3452 0.2542 1.0000 5.0000 Diff (1-2) -1.0330 1.3018 0.4369 95% 平均の信頼限 sex 手法 平均 界 標準偏差 m 2.5385 1.8143 3.2626 1.1983 ｱ・ 3.5714 3.0498 4.0930 1.3452 Diff (1-2) Pooled -1.0330 -1.9167 -0.1493 1.3018 Diff (1-2) Satterthwaite -1.0330 -1.8928 -0.1732 95% 標準偏差の信頼 sex 手法 限界 m 0.8593 1.9781 ｱ・ 1.0635 1.8310 Diff (1-2) Pooled 1.0663 1.6715 Diff (1-2) Satterthwaite 手法 分散 自由度 t 値 Pr > |t| Pooled Equal 39 -2.36 0.0231 Satterthwaite Unequal 26.169 -2.47 0.0204 等分散性 手法 分子の自由度 分母の自由度 F 値 Pr > F Folded F 27 12 1.26 0.6933 SAS システム 2 2012年12月11日 火曜日 午後03時20分36秒 TTEST プロシジャ 変数: q12 sex N 平均 標準偏差 標準誤差 最小値 最大値 m 13 2.3846 1.4456 0.4009 1.0000 5.0000 ｱ・ 28 2.8571 1.0440 0.1973 1.0000 4.0000 Diff (1-2) -0.4725 1.1822 0.3968 95% 平均の信頼限 sex 手法 平均 界 標準偏差 m 2.3846 1.5111 3.2582 1.4456 ｱ・ 2.8571 2.4523 3.2620 1.0440 Diff (1-2) Pooled -0.4725 -1.2751 0.3300 1.1822 Diff (1-2) Satterthwaite -0.4725 -1.4112 0.4661 95% 標準偏差の信頼 sex 手法 限界 m 1.0366 2.3863 ｱ・ 0.8254 1.4210 Diff (1-2) Pooled 0.9684 1.5180 Diff (1-2) Satterthwaite 手法 分散 自由度 t 値 Pr > |t| Pooled Equal 39 -1.19 0.2409 Satterthwaite Unequal 18.045 -1.06 0.3043 等分散性 手法 分子の自由度 分母の自由度 F 値 Pr > F Folded F 12 27 1.92 0.1564 　タレント1に関して、男女のかわいさ評定値に差があるかを、対応のないt検定を用い検討したところ、t(39)=2.36, p<.05となり、5%水準で有意な差がみとめられた。 　したがって、タレント1のかわいさ評定値は、女性において有意に高い事がわかった。 　タレント1に関して、男女の美しさ評定値に差があるかを、対応のないt検定を用い検討したところ、t(39)=1.19, n.s.となり、有意な差はみとめられなかった。 　したがって、タレント1の美しさ評定値には男女で差がないことがわかった。

  16. q13:タレント1のセクシーさ q14:タレント1の面白さ SAS システム 3 2012年12月11日 火曜日 午後03時20分36秒 TTEST プロシジャ 変数: q13 sex N 平均 標準偏差 標準誤差 最小値 最大値 m 13 2.2308 1.1658 0.3233 1.0000 5.0000 ｱ・ 28 2.9643 1.3189 0.2492 1.0000 5.0000 Diff (1-2) -0.7335 1.2737 0.4275 95% 平均の信頼限 sex 手法 平均 界 標準偏差 m 2.2308 1.5263 2.9352 1.1658 ｱ・ 2.9643 2.4529 3.4757 1.3189 Diff (1-2) Pooled -0.7335 -1.5982 0.1311 1.2737 Diff (1-2) Satterthwaite -0.7335 -1.5721 0.1051 95% 標準偏差の信頼 sex 手法 限界 m 0.8359 1.9243 ｱ・ 1.0427 1.7952 Diff (1-2) Pooled 1.0434 1.6355 Diff (1-2) Satterthwaite 手法 分散 自由度 t 値 Pr > |t| Pooled Equal 39 -1.72 0.0941 Satterthwaite Unequal 26.362 -1.80 0.0838 等分散性 手法 分子の自由度 分母の自由度 F 値 Pr > F Folded F 27 12 1.28 0.6711 SAS システム 4 2012年12月11日 火曜日 午後03時20分36秒 TTEST プロシジャ 変数: q14 sex N 平均 標準偏差 標準誤差 最小値 最大値 m 13 2.6154 0.9608 0.2665 1.0000 4.0000 ｱ・ 28 3.0000 1.2172 0.2300 1.0000 5.0000 Diff (1-2) -0.3846 1.1444 0.3841 95% 平均の信頼限 sex 手法 平均 界 標準偏差 m 2.6154 2.0348 3.1960 0.9608 ｱ・ 3.0000 2.5280 3.4720 1.2172 Diff (1-2) Pooled -0.3846 -1.1615 0.3923 1.1444 Diff (1-2) Satterthwaite -0.3846 -1.1042 0.3350 95% 標準偏差の信頼 sex 手法 限界 m 0.6890 1.5860 ｱ・ 0.9623 1.6567 Diff (1-2) Pooled 0.9375 1.4695 Diff (1-2) Satterthwaite 手法 分散 自由度 t 値 Pr > |t| Pooled Equal 39 -1.00 0.3228 Satterthwaite Unequal 29.313 -1.09 0.2835 等分散性 手法 分子の自由度 分母の自由度 F 値 Pr > F Folded F 27 12 1.60 0.3917 　タレント1に関して、男女のセクシーさ評定値に差があるかを、対応のないt検定を用い検討したところ、t(39)=1.72, n.s.となり、有意な差はみとめられなかった。 　したがって、タレント1のセクシーさ評定値には男女で差がないことがわかった。 　タレント1に関して、男女の面白さ評定値に差があるかを、対応のないt検定を用い検討したところ、t(39)=1.00, n.s.となり、有意な差はみとめられなかった。 　したがって、タレント1の面白さ評定値には男女で差がないことがわかった。

  17. 対応のあるｔ検定（タレントごとに評定値を比較）対応のあるｔ検定（タレントごとに評定値を比較） /*データの読み込み*/ options ls=80; data nagano; infile 'data.txt' dlm='09'x; input subject $ sex $ q01-q04 q11-q14 q21-q24 q31-q34 q41-q44 q51-q54 q61-q64 q71-q74; /*対応のあるt検定 タレント6と7でかわいさに差はあるか？*/ procttest; paired q61*q71; /*対応のあるt検定 タレント5と7でかわいさに差はあるか？*/ procttest; paired q51*q71; /*対応のあるt検定 タレント0と1で面白さに差はあるか？*/ procttest; paired q04*q14; /*対応のあるt検定 タレント1と4で面白さに差はあるか？*/ procttest; paired q14*q44; run; ←のプログラムをコピーし、Terapadに貼り付ける。ファイルメニュー→文字/改行コード指定保存で、 文字コードをEUC 改行コードをLF にして、akbT2.sasという名前で保存する。 かわいさ おもしろさ 自分で比較したい部分を選定し、プログラムを作成する！

  18. q51-q71:タレント5-7間でかわいさ比較 q61-q71:タレント6-7間でかわいさ比較 SAS システム 1 2012年12月11日 火曜日 午後03時17分22秒 TTEST プロシジャ 差: q61 - q71 N 平均 標準偏差 標準誤差 最小値 最大値 41 -1.0732 1.1487 0.1794 -3.0000 2.0000 95% 平均の信頼限 95% 標準偏差の信頼 平均 界 標準偏差 限界 -1.0732 -1.4357 -0.7106 1.1487 0.9431 1.4698 自由度 t 値 Pr > |t| 40 -5.98 <.0001 SAS システム 2 2012年12月11日 火曜日 午後03時17分22秒 TTEST プロシジャ 差: q51 - q71 N 平均 標準偏差 標準誤差 最小値 最大値 41 -0.3171 1.2337 0.1927 -3.0000 3.0000 95% 平均の信頼限 95% 標準偏差の信頼 平均 界 標準偏差 限界 -0.3171 -0.7065 0.0723 1.2337 1.0129 1.5785 自由度 t 値 Pr > |t| 40 -1.65 0.1077 かいわいさ評定値に関して、タレント6とタレント7の間に差があるかを対応のあるt検定により検討したところ、t(40)=5.98, p<.01となり、1%水準で有意な差がみとめられた。 　したがって、タレント7のかわいさ評定値が、タレント6のかわいさ評定値に比べ有意に高いことがわかった。 　かいわいさ評定値に関して、タレント5とタレント7の間に差があるかを対応のあるt検定により検討したところ、t(40)=1.65, n.s.となり、有意な差がみとめられなかった。 　したがって、タレント5とタレント7のかわいさ評定値には差がないことがわかった。 かわいさ グラフと統計処理結果が対応しているか確認！

  19. q14-q44:タレント1-4間で面白さ比較 q04-q14:タレント0-1間で面白さ比較 SAS システム 3 2012年12月11日 火曜日 午後03時17分22秒 TTEST プロシジャ 差: q04 - q14 N 平均 標準偏差 標準誤差 最小値 最大値 41 -1.1951 1.2494 0.1951 -4.0000 2.0000 95% 平均の信頼限 95% 標準偏差の信頼 平均 界 標準偏差 限界 -1.1951 -1.5895 -0.8008 1.2494 1.0258 1.5986 自由度 t 値 Pr > |t| 40 -6.13 <.0001 SAS システム 4 2012年12月11日 火曜日 午後03時17分22秒 TTEST プロシジャ 差: q14 - q44 N 平均 標準偏差 標準誤差 最小値 最大値 41 -0.1220 0.8716 0.1361 -2.0000 2.0000 95% 平均の信頼限 95% 標準偏差の信頼 平均 界 標準偏差 限界 -0.1220 -0.3971 0.1532 0.8716 0.7156 1.1153 自由度 t 値 Pr > |t| 40 -0.90 0.3757 　面白さ評定値に関して、タレント0とタレント1の間に差があるかを対応のあるt検定により検討したところ、t(40)=6.13, p<.01となり、1%水準で有意な差がみとめられた。 　したがって、タレント1の面白さ評定値が、タレント0の面白さ評定値に比べ有意に高いことがわかった。 面白さ評定値に関して、タレント1とタレント4の間に差があるかを対応のあるt検定により検討したところ、t(40)=0.90, n.s.となり、有意な差がみとめられなかった。 　したがって、タレント1とタレント4の面白さ評定値には差がないことがわかった。 おもしろさ グラフと統計処理結果が対応しているか確認！

  20. 相関係数計算用のデータを作成する 1.エクセルのワークシートから、 データ部分だけを選択しコピーする。 ← 2.TeraPadに貼り付け、 ファイルメニュー→文字/改行コード指定保存で、 文字コードをEUC 改行コードをLF にして、data2.txtという名前で保存する。

  21. 各評定平均値どうしの相関を求める /*データの読み込み*/ options ls=80; data nagano; infile 'data2.txt' dlm='09'x; input subject $ kawaiiutukushii sexy omoshiroi; /*総当りで相関を計算する*/ proccorr; varkawaiiutukushii sexy omoshiroi; run; ←のプログラムをコピーし、Terapadに貼り付ける。ファイルメニュー→文字/改行コード指定保存で、 文字コードをEUC 改行コードをLF にして、akbCORR.sasという名前で保存する。

  22. 相関係数の計算結果 相関係数：0.78 相関係数：0.81 かわいい かわいい SAS システム 1 2012年12月17日 月曜日 午後01時55分16秒 CORR プロシジャ 4 変数 : kawaiiutukushii sexy omoshiroi 要約統計量 変数 N 平均 標準偏差 合計 最小値 最大値 kawaii 8 2.89250 0.42250 23.14000 2.34000 3.46000 utukushii 8 2.50375 0.60469 20.03000 1.80000 3.41000 sexy 8 2.29875 0.55109 18.39000 1.61000 3.20000 omoshiroi 8 2.37750 0.54917 19.02000 1.68000 3.05000 Pearson の相関係数, N = 8 H0: Rho=0 に対する Prob > |r| kawaiiutukushii sexy omoshiroi kawaii 1.00000 0.81432 0.78181 -0.37031 0.0139 0.0219 0.3665 utukushii 0.81432 1.00000 0.92929 -0.13199 0.0139 0.0008 0.7554 sexy 0.78181 0.92929 1.00000 -0.10343 0.0219 0.0008 0.8074 omoshiroi -0.37031 -0.13199 -0.10343 1.00000 0.3665 0.7554 0.8074 美しい セクシー 相関係数：-0.13 相関係数：-0.37 かわいい 美しい おもしろい おもしろい 相関係数：-0.10 相関係数：0.93 美しい かわいい、美しい、セクシー、面白いの4つの評定平均値に関し、相関係数を算出した。その結果、 かわいいと美しいの間に、5％水準で有意な正の相関(r=0.81)が、 かわいいとセクシーの間に、5％水準で有意な正の相関(r=0.78)が、 美しいとセクシーの間に、1％水準で有意な正の相関(r=0.93)が、 見られた。その他の評定値の間には、有意な相関関係はみられなかった。 したがって、かわいい、美しい、セクシーの各評定値は密接に関係しており、特に評定者は美しさとセクシー差を、ほとんど同じようにとらえている事がわかった。 セクシー 散布図と相関係数の対応を確認せよ！ セクシー おもしろい

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