６０分でわかる仮説検定 第２版
60 2 2002.05.20. A,B 20 A,B A,B 1 1. , , , , , 1.1 “ ” ( A 60.4 ) A ? B ? – ( A B ) • • ( ) 1.2 • • µ ( ), σ ( ) µ σ 1.3 • ... • ... 2 ( ) “ ” • A A • A µA, σA • 61, 60, · · · 64 A A A µA =? X̄A = 60.4 σA =? sA = 4.67 B 3 2. 4 , (H0), (H1) , , , , , t , , J J J Step 1. Step 2. J Step 3. Step 1. Step 2. Step 4. Step 1. A B Step 1. A B Step 2. A B Step 3. Step 1. ( A B ) Step 2. Step 4. Step 1. A B
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日本赤十字豊田看護大学 公開講座 2005 「看護に活かす統計解析の基礎」 統計学の基礎 Ⅰ．尺度の性質 われわれの身の回りにはさまざまな「数字」があふれていますが、これらの数字を統計学的に扱う場合、その性質（尺 度の性質）によって統計学的な扱い方（処理の仕方）が全く異なってきます。 種類 定 性 的 ・質 的 内 容 例 性別(男=1、女=2)、職業、 学級の番号、など 許される統計的手法 事例数を数え る、モード（最頻 値）を求める、属性相関を求め る、など 単に同質、異質の決定を行 名義尺度 なうために名目的に付けら れた分類を示す特性 大小関係のみが存在して絶 鉱物の硬度、臭の快度、 メディアン（中央値）、パーセンタ 順序尺度 対的な値が意味を持ってい 満足度(満足=1､普通=2､ イル（パーセント順位）、順位相 ない特性 大小関係が意味を持ち、し 不満=3) (摂氏・華氏
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標準偏差と標準誤差 さて，一般によく使われるのが，標準偏差（S.D.)，ですが， 標準誤差（S.E.) というものもあります，その関係は， です．Nは試行回数，です． ではいったい何が違うのでしょう？ ・標準偏差 これは， 得られたデータがどのくらい散らばっているか と言うもので，散らばりぐらいの程度を示します． この散らばりは，データ数，試行回数，に依存しません． たとえば， インクを水の中に垂らし，一定時間後のインクの分布 を考えると，垂らしたインクの量に依存しないことが直感的にわかりますね． ・標準誤差 それに対して，標準誤差は， 繰り返し試行（実験）した際，その平均値がどの程度の確度を持っているか というものです． 誤差を含む実験の場合，得られたデータにばらつきを生じます． 目的とする推定値は平均，として見積もるのですが， 少ない試行回数より多い試行回数の方が確実性を増す というの
外れ値について、統計に詳しい方教えてください。 - 医学論文を書くために統計処理をしている統計素人の医師です。データを扱う際に外... - Yahoo!知恵袋
外れ値について、統計に詳しい方教えてください。 医学論文を書くために統計処理をしている統計素人の医師です。 データを扱う際に外れ値(outlyer)はどのように決めるのが一般的なのでしょうか。 今は上司に言われてinterquartile method、つまり IQR(interquartile range) =第３四分位点－第1四分位点 とし、 小さい方の外れ値は、第1四分位点－1.5×IQR以下、 大きい方の外れ値は、第３四分位点＋1.5×IQR以上、 としてやっています。 これが一般的な方法なのかどうか自信がありません。 また、データの数が少ないときや、データの分布型が不明な場合など、この方法をそのまま適応してよいものか不安を感じています。 ちなみに現在扱っているのは、６例の症例で経時的に血中ホルモン濃度を測定しているもので、各症例で９回の採血・測定が行われています。 採血あるいは測
２セルの比率の差の検定は3種類 - リサーチリテラシー覚書
相も変わらず基本書、改訂版が出ていたので読みました。 杉山明子編著、朝倉真粧美ほか著『社会調査の基本』朝倉書店(2011.3) 意識の質問は実態を問う場合よりも、どちらともいえない、わからないといった回答が多くなることが丁寧に説明されている。impersonalなgeneralな聞き方と、個人に対する質問でも結果の出方が異なるのは、授業でも出てきた話。 無作為抽出が保証されていて初めて、母集団を推計すること、検定が可能になるという立場で、比率の検定を3種類。 1.互いに従属なパーセントの差の検定 SAの選択肢同士で、片方のパーセントの増減が残りの一方のパーセントに影響を与える場合 賛否を問う質問の、賛成と反対の差を検定する場合 サンプル数n、サンプルの2つのパーセントをp,qとしたとき、 p-q>=20√(p+q)/n 2.互いに独立なパーセントの差の検定 同一サンプルの場合 第1問と第2
RによるTukey-Kramer検定
チューキー・クレーマー検定 Rにてチューキー・クレーマー検定 (Tukey-Kramer test) を行う。チューキー・クレーマー検定は、チューキー検定 (Tukey test) とかチューキーの範囲検定 (Tukey range test) とかチューキーのHSD検定 (Tukey honestly significant difference test) 等とも呼ばれる多重比較の検定法のひとつであり、多群のデータ中における各2群間の平均値の差についての検定を行う方法である。アメリカの数学者、John Wilder Tukeyによって考案された。日本語表記では、'Tukey' をテューキーとする場合が多い。Rでは、コマンド 'TukeyHSD' にて実行することができる。 以下の、サンプルサイズがそれぞれ、'12, 10, 12, 11, 14, 12' からなるデータAからFが得られ
R-Source
length <- c(80,73,80,82,74,73,68,81,85,85,93,88) # データ group <- c( 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3) # 群
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