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κ 統計量（ 一致率の検定 ）
$\kappa$ 統計量（ 一致率の検定 ） Last modified: Nov 07, 2002 二人の評定者の判定結果がどの程度一致しているかを表す指標と，一致率に関する検定と推定を行う。 例題： 「二人の評定者が判定した結果が表 1 のようにまとめられた。評定が同じかどうか検定しなさい。」
二群の平均値（代表値）の差を検定するとき
二群の平均値（代表値）の差を検定するとき First upload: Feb 02, 2007 Last modified: Feb 10, 2007 1. はじめに 二群の平均値（代表値）の差の検定をするときに，両群の分散が違うといろいろ問題が残る。 粕谷によれば，そのようなときには，分散の影響を受けない中央値検定を採用すればよいと書いてあるという情報・書き込みがいくつも現れる。 本当にそうだろうか。粕谷1)はそのように書いてあるのだろうか。 いろいろ検討してみたが，粕谷は「分散が等しくないから中央値検定」などと単純には言っていないようだし，その後の同じ学会誌に Markus Neuhäuser2) は別の提言をしている。 分散が等しくない場合の二群の代表値の差の検定に困難が伴うのは古くからの議論である。 しかし，だからといって，データ水準や検出力の面から考えて最低位に位置づけられれ中央
私のための統計処理ー基本解説
実験はギャンブルのようなもので、 どんな結果が出るかはわからないが、 実験計画を立てる。 「2群に差がない!」という帰無仮説を立てる。 群間のサンプルの選択は公平にしなければならないが、 勝率が高くなるような実験計画をデザインも必要である。 生物実験では、物理科学実験とは異なり、 得られるデータは必然的にばらつきを伴う。 測定者による誤差 ---実験技術の向上に伴い、 データの信頼度は上がる！ 測定装置、あるいは測定方法による誤差 測定されるものの性質による個体差
独立性の検定
表 2 のような $k \times m$ 分割表で，変数 A の第 $i$ カテゴリー，変数 B の第 $j$ カテゴリーの観察値を $O_{ij}$ とする。 また，$n_{i\cdot }$ を第 $i$ 行の合計，$n_{\cdot j}$ を第 $j$ 列の合計とする。 帰無仮説のもとでは，変数 A の第 $i$ カテゴリー，変数 B の第 $j$ カテゴリーの期待値は次式で表される。 \[ E_{ij} = \frac{n_{i\cdot}\ n_{\cdot j}} {n} \] 例題では，O 型の胃癌患者の期待値は，$E_{32} = 50\cdot 30 / 163 = 9.202$ 等のように計算される。 全ての桝目について $\displaystyle \frac {( O_{ij} - E_{ij} ) ^{2}} {E_{ij}}$ の合計をとったものを $\ch
パラメトリックな手法とノンパラメトリックな手法
パラメトリックな手法とノンパラメトリックな手法 Last modified: May 16, 2002 パラメトリックな手法 母集団の特性を規定する母数についてある仮説を設けるもので，平均値の差の検定（$t$ 検定と略称されることが多い）や分散分析（$F$ 検定と略称されることがある）などがこれに該当する。これらの検定手法では，母集団の正規性や等分散性が仮定される。 ノンパラメトリックな手法 母集団の分布型（母数）について一切の仮定を設けない。 このため，分布によらない手法と呼ばれることもある。 特に，標本サイズが小さい場合には，それから求められた統計量の分布型は不正確なことが多く，パラメトリックな手法を適用することは不適切になりやすい。 しかし，ノンパラメトリックな手法は常に適用可能である。 このほかにも両者の相違点は数多く，それらは表 1 のようにまとめられる。
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