「使える大学・使えない大学」の事例から考えるアンケートの解析方法 - StatModeling Memorandum
少し前に週刊ダイヤモンドの記事「使える大学・使えない大学」の結果がインターネット上で話題になっていました。具体的には以下のデータです。 引用元はこちら（参考: Googleブックスの書籍を引用するには） 画像の下の方の注意書きにも注目。有効回答数は「使える大学」と「使えない大学」で異なっています。1位～5位を5点～1点にして集計した結果のようです。そして「使える度合い」の算出方法には「使える大学」の点数と「使えない大学」の点数の差を使っています。 点数の差で問題ナシと言う人もします。しかしながら、例えば大学Aが「使える点数10100, 使えない点数10000」で大学Bが「使える点数100, 使えない点数0」である時、それが等価に思えるでしょうか。少なくとも僕にはそうは思えませんでした。 また点数の割合がいいんじゃないかという人もいます。色々な割算値が提案されているようです。回答数ならまだし
[PDF]30分だけでは決してよくわからない とてもとても難しい 一般化線形モデル with R
30分だけでは決してよくわからない とてもとても難しい 一般化線形モデル with R M1 白砂優希 今回は尺が短いので • とにかく、ざっくりと説明して、こんな方法もあ るよねと言うことを確認 • 数学的な導出は省きまくります – (数式が好きな変態さんにはごめんなさい) – ふぇぇ:;(∩´﹏`∩);: – だって、行列がどうとか、ベクトルがどうとか、線 形性がうんぬんかんぬんゆーても皆さん嫌で しょ？ どうしてモデリング？ • 検定のような「差が有る」ことを示すだけでな く、データ全体の構造を知りたい – 検定だけでは分からない • よくわかんない割り算や変数変換から脱出し たい – そこまでして有意差にこだわるよりかは、モデリン グと言う手段を考えてもよいのでは？ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/LinksGlm.html 線形モデ
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