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分散分析から回帰分析へ：回帰式による表現を理解する
心理言語学を志す日本の学生の多くは、言語学科か心理学科に属しているかと思いますが、両者の違いの一つとして、次のことばに対する認識への違いを指摘できます。 「分散分析も所詮は回帰分析のひとつだよね。」 統計学を必修科目としてお付き合いしてきた心理学出身の人がこれを聞くとたいてい 「そうだね。」「詳しくは知らないけど、授業で聞いたことはある。」という反応ですが、言語学出身の人のなかには 「そうなの？」「そんなの聞いたことないよ。」 という反応のひとがいるかもしれません。 今日は分散分析と回帰分析が同等であることを確認してみます。 １．条件の違いを示す棒グラフを線グラフに変更する。 以下は条件Aと条件Bについて何らかの成績の違いを示しているグラフです。一般的に条件間差はｔ検定で検定できます。 このグラフを線グラフに直してみます。また、「条件A」や「条件B」はラベルなので何と呼んでもいいはずです。
Useful research tips Within-Subject計画での信頼区間(CI: confidence interval)について
Memo to do academic works effectively and efficiently. (some tips for Japanese young researchers as well) 被験者内要因の実験の場合、Loftus&Masson(1994)が被験者要因を考慮したCIの出し方を1994年に提言している。 私が専門(にしようと希望しているところ)のTMS研究で知ってる論文をざっと眺めたところ、条件別のCIではなくこのLoftus&Masson(1994)の提言したCIを用いているものが多い。そしてこのCIはだいたいの場合、条件別のCIよりも短くなる、ということだ（とあるTMS研究者に聞いた）。 「計算・要因計画しだいでCIが短くなっていいのか？」という意見があるかもしれないが、被験者内要因の場合｢被験者｣による分散(要するに個人差*)を取り除くのは当然。個人
痛みと鎮痛の基礎知識 - Pain Relief
Pain Reliefー私のための統計処理 →→→→→→ UMINサイトに 移動しました！
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
ハンバーガー統計学にようこそ！
｜向後研究室ホームへ｜次へ→ ハンバーガーショップで学ぶ 楽しい統計学 ──平均から分散分析まで── Web独習教材「ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学《にようこそ！ この教材は、実際に大学の授業で使用したものです。それを一般公開しますので、どうぞお役立てください。 下のメニューに従って１章から７章まで順番に学習していくと、平均から分散分析までを習得することができます。大学の卒業論文レベルで使う統計学として、きっと役立つことでしょう。なお、相関（相関から因子分析まで）については、姉妹編の「アイスクリーム屋さんで学ぶ楽しい統計学《が公開されています。 さあ、がんばって進めていきましょう。 教材メニュー
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Understanding Correlations
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ANOVA君とanovatan
Anova君を使った分散分析
Bonferro
Stats Stuff
http://www.aichi-gakuin.ac.jp/~chino/anova/chapter2/sec2-2.html