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
一元配置分散分析法、Kruskal-Wallis(クラスカル・ワリス)検定 (独立多群)
役に立つ薬の情報～専門薬学 ＞ 統計学 ＞ 一元配置分散分析法、Kruskal-Wallis(クラスカル・ワリス)検定 (独立多群) 多群の検定 群数が二つなら二標本の検定をするが、三つ以上の群がある場合は多群での検定をする必要がある。独立多群の検定では「データのどこかに差があるかどうか」を検定する。ただし、どことどの群で差があるかまでは分からない。 多群を検定するとき、「それぞれの群を二標本t検定で検定すればよいのでは」と疑問が生じてくるが、実際にこの方法を行ってはいけない。これは、判定を間違ってしまう確率が高くなるからである。 二群の検定で判定が有意差「無」と判断される確率は(1-α)である。それでは、二群の検定を三回行った場合で三つとも有意差「無」と判断される確率は(1-α)3となる。このとき、逆に有意差「有」と判断される確率は1-(1-α)3となってしまう。 もし、検定をn回するな
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