Checking (G)LM model assumptions in R | R-bloggers
[This article was first published on biologyforfun » R, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. (Generalized) Linear models make some strong assumptions concerning the data structure: Independance of each data points Correct distribution of the re
t値とp値の違い | XICA-Labs
回帰分析の結果を見る際の一つの重要なチェック項目として、説明変数の係数や定数項が有意である（すなわち、統計分析によって導かれた値が「意味」が「有る」ものである）か否かに着目します。その際、キーワードとなるのがt値とp値です。 t 値とは何か？ t 値は、説明変数の係数や定数項の確からしさの度合いを判断する際に使用する数値であり、t 値の絶対値が大きければ大きいほど、強く有意であると判断できます。（注1） 具体的には、t 値が「-2以下」か「+2以上」であれば有意であると一般的には判断されます。つまり、絶対値 2 以上（ t ≧｜2｜）あると有意であると判断できます。ただし、サンプルサイズによってその基準は異なってきます。 p 値とは何か？ 一方、p 値とは、説明変数の係数や定数項が”たまたま”その値である確率を示しています。例えば、ある説明変数の係数の p 値が 5 %以下であった場合、「
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【１】回帰分析
