勘違いしやすい統計用語の定義。標本の大きさと標本数・母数・不偏標準偏差など｜アタリマエ！
この記事では、パッと見では勘違いしやすい「統計用語の違い」を見ていきます。 photo credit:sarah cordingley サンプルサイズとサンプル数 サンプルサイズ(標本の大きさ)とは、「1つの標本に含まれる要素の数」のことを指します。標本の要素数とも言いますね。 一方でサンプル数(標本数)とは、「標本となる集合がいくつあるか」を指します。 統計学においてはサンプル(標本)とはそれ自体に「集合」という意味が含まれている用語なので、「グループの大きさ」と「グループの数」の対応関係と同じと考えると、分かりやすいかと思います。 日常用語でサンプルというと物単体を指すことも少なくないだけに、特に勘違いしやすい用語なのではないでしょうか。 「標本の大きさ（サンプルサイズ：sample size）と標本数」について：神戸大学 サンプル数再考：独立行政法人労働政策研究・研修機構 標本分布と
有意水準の意味や定義 わかりやすく解説 Weblio辞書
統計的仮説検定を行う場合に，帰無仮説を棄却するかどうかを判定する基準。5% あるいは 1% がよく使用される。有意水準5% で検定を行うということは，第 1 種の過誤をおかす危険率が 5% であることを意味する。すなわち，同様の調査・検定を行うと，20 回に 1 回は得られた結論が誤っていることを表す。「有意水準 α で検定すると有意な差が認められた」ということと，「危険率 α のもとで有意な差があるといえる」は同じような意味で使用される。 詳しくは，検定の概念を参照のこと。 作業仮説から帰無仮説と対立仮説が決められ，調査デザインに合った検定法が選択されると，次に決定すべきものは，有意水準である。 調査データに基づいて，帰無仮説が正しいという条件のもとで，ある検定統計量が計算されると，その統計量の分布は理論的に求められる。 パラメトリックな手法においては，例えば t 分布，χ2 分布，F
平均値の検定
1.仮説検定とは(再掲) 仮説検定とは，母集団のある性質について，分析対象である標本を用いて判断，検証するために用いられる手段 仮説検定は以下の手順で行われる(山田・杉澤・村井[2008]を一部修正） 母集団に関する帰無仮説(きむかせつ)と対立仮説を設定する 検定統計量を選ぶ（検定を選ぶ） 有意水準の値を決める（棄却域を決める） データから検定統計量を実際に計算する 検定統計量が棄却域に入るかチェックする→帰無仮説，対立仮説どちらになるか判断する 検定では，帰無仮説は「同じである（＝差がない）」といった形を採ることが多い． 検定統計量が棄却域に入ると，帰無仮説が間違っていると判断→「帰無仮説を棄却する」 帰無仮説が棄却されるならば，その逆の対立仮説が採択される（すなわち，実験者の予想が的中した）ことになる 帰無仮説が棄却できない場合，帰無仮説が正しい，となる 検定における判断基準 検定統計
F検定 (等分散の検定)
F検定(等分散の検定) まず「等分散とは？」であるが、漢字を見て分けるとおり等しく分散しているということである。つまり、それぞれの群の分布の形が似ているということである。 下にいくつかの例を示す。 独立2群の差の検定の場合、二標本t検定には「正規分布である」「等分散である」の二つの条件が必要である。そのため、たとえ正規分布していても等分散でなければ二標本t検定を使ってはいけない。 この等分散かどうかを調べるためにF検定がある。二標本t検定をする前にF検定をして等分散であることを確認する必要がある。 もし、F検定で「等分散でない」と検定されたなら二標本t検定ではなくてWelch法やMann-Whitney検定で検定しなくてはならない。 ・仮説の設定 帰無仮説(H0)：「2群間の分散に差がない(等分散である)」と仮定する。 対立仮説(H1)：「2群間の分散に差がある(等分散でない)」と仮定する
スコア統計量・スコア検定 - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ
参考サイト 尤度と対数尤度分布を用いた３種類の統計量・検定法である、「尤度比検定・Wald検定・スコア検定」を説明したパワーポイントファイル http://www.rs.kagu.tus.ac.jp/hamada/jyugyo.html :東京理科大講義メニュー] の『第10回』http://www.rs.kagu.tus.ac.jp/hamada/file/Class/stat10.ppt :尤度比検定とは？] 同サイトより、エッセンスを引用すると スコア検定とWald,尤度比検定の違い ・Wald，尤度比検定は,MLEが求まらないと検定できない． MLEを求めるためには反復計算が必要 ・スコア検定はＨ0の下でのＵとＩがわかれば計算できる． ・多くのモデルについての計算が必要な場合,総当り法では,スコア検定が行われる． ・スコア検定では収束しない場合でも,Ｈ0の検定が可能
Z検定 - Wikipedia
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