ピアソンの相関係数、Spearman(スピアマン)の順位相関係数
Σxi,Σyi,Σxi2,Σyi2,Σxiyiを求めたら、今度は偏差平方和（Sxx,Syy）と偏差積和（Sxy）を求める。 偏差平方和を求めたら、次は統計量rを求める。 このときのr0.05はn=14のとき相関係数検定表(r表)から、r0.05=0.532であると分かる。 ｜r｜=0.943＞0.532=r0.05より、P＜0.05となるので帰無仮説を棄却できる。つまり、「年齢と酵素Xの量には関連がある」ということができる。 ……………………………………………………………………………………………………………… Spearmanの順位相関係数(ノンパラメトリック法) データが正規分布するならピアソンの相関係数rで検定すればいいが、正規分布しないならSpearmanの順位相関係数rsで検定する。 ・仮説の設定 帰無仮説(H0)：「相関はない」と仮定する。 対立仮説(H1)：「相関はある」と仮定
統計学入門−第5章
(a) 2つの変数が計量尺度の時 最も基本的であり、図5.5.2の左上の図のように普通の回帰直線を求め、その回帰係数の検定および推定を行います。 そして回帰直線の当てはまり具合を表す指標として寄与率を求めます。 (→5.1 相関係数と回帰直線 (2)回帰分析) (b) 説明変数が順序尺度で目的変数が計量尺度の時 この場合は順序尺度のデータを適当に計量尺度化し、それを用いて回帰分析を行います。 説明変数は確率変数ではないため、目的変数との関係が直線的であり、かつ実質科学的に妥当なものであればどのように計量尺度化してもかまいません。 (→5.1 相関係数と回帰直線 (2)回帰分析) (c) 説明変数が計量尺度または順序尺度で目的変数が順序尺度の時 この場合は順序尺度を適当に計量尺度化して回帰分析を適用するか、それとも順序ロジスティック回帰分析を適用します。 順序ロジスティック回帰分析については
R言語で統計解析入門： ピアソンの積率相関係数と(無相関)検定 梶山 喜一郎
相関係数を検定するとは (1) 相関係数の検定とは，標本相関係数ｒを用いて母集団の相関係数ρについてt分布を用い検定することである． (2) データから計算した相関係数は，母集団から抽出した標本についての相関係数であるから， これを母集団の相関係数と区別し標本相関係数と呼ぶ．母集団の相関係数は，母相関(母集団相関係数 ρロー)と呼ぶ． (3) 帰無仮説は，母集団の相関係数ρはゼロである．対立仮説はρがゼロでない． ・ｐ値＞0.05有意水準ならば，母集団の相関係数ρはゼロであり，標本相関係数ｒは5%水準で有意でないといえる． ２つの変数ＸＹ間には有意な相関がないと判断する． ・ｐ値≦0.05ならば，母集団の相関係数ρはゼロで無く，標本相関係数ｒは5%水準で有意であるといえる． ２つの変数ＸＹ間には有意な相関があると判断する． 使用する「データ」の表示とデータ構造の確認 ・「コンソール」 画面
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
