素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 - 人と組織と、fukui's blog
2010年03月13日 22:01 カテゴリ事業家養成講座 素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 Posted by fukuidayo Tweet 僕は1999年に就職活動をしました。会社は全部で8社ぐらい？受けたのかな。 受かった会社の選考よりも、落ちた会社の選考のほうが覚えているもので、あるシンクタンクを受けたときに提出したレポートの出来の悪さと、あるコンサルティング会社を受けたときに出たケーススタディーの答案を前に、頭が真っ白になったときのことは、今でもたまに思い出します。 どうやって分析し、自分の見解を示せば良いのか、まるでわからなかったのです。 それから数年がたち、僕はケーススタディーを受ける側ではなく、つくる側になりました。 データの見方を教え、伝える側になったのです。 そうなれたのは、データを分析する。ということに関して、助言を与え続けてくれた先輩・上司が
ハンバーガー統計学にようこそ！
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私のための統計処理 ー多重比較検定
[基本解説→ポストホックテストとしての多重比較検定] →[検定-1要因多群-2要因多群] →[ANOVA] 独立した群が３群以上あるとき、どの群とどの群の平均値に有意差があるかを検定！ 基本的に、多重検定は、2群比較のためのt検定の拡張版である。 比較の数が増加する（＝2群ずつの検定を繰り返す）ことによる第一種の過誤の増大を調整するために、危険率の補正方法が異なる種々の検定がある。↓ （棄却域：Fisher PLSD < Tukey < Bonferroni < Scheffe） ◎多重比較の2通りの立場 ・事前比較 (A priori comparisons)： 結果を分析する前に，理論的な背景などにより，比較する平均値についての仮説がある場は、 ANOVA抜きで、多重比較を行う。 ・事後比較 (Post hoc comparisons)： 比較する平均値についての明確な仮説がない場合
多重比較
分散分析で有意差が見られたと言うことは、要因の効果が有意だということしか意味しません。群間（水準間）にどのような差があるのかは多重比較で確かめます。ただし、水準数が２の場合、要因の効果の有意性は、即その２つの平均値の差の有意性でもありますから多重比較は必要ありません。水準数が３以上、または交互作用が見られたときに多重比較が必要になります。 多重比較の方法は複数あり（Tukey法、Ryan法、Scheffe法etc.）、それぞれ使い分けるようですが、ここでは手計算（エクセル）が可能なTukey法について例題5Cを参考に紹介します。 ①平均を大きい順に並べます。 6.6 5.4 ３ ②比較したい対の平均値の差を計算します。 6.6－３＝3.6 ③「Student化した範囲（ｑ）」を別表から読みとる。 ここでは残差自由度１２、平均数（比較する平均に挟まれるものも含む）は３だからｑ＝3.77
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私のための統計処理 ー基礎解説ーANOVA
