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心理学のためのモデル解析入門 一般線形モデルから多変量解析モデルまで 片所 強 2011 年 10 月 8 日 3 目次 第 1 章 モデル解析という考え方 7 1.1 測定するとはどういうことか . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2 実験と調査の計画 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.3 モデル式による表現 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.4 連続型とカテゴリカル型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.5 一般線形モデルと一般化線形モデル
※フレームレートなどで30pとか60iと表記していますが、TVが絡むと厄介で、30は29.97、60は59.94のことが多いです。
<<目次へ 片側検定と両側検定のちがい いろいろな参考書をみると「有意水準0.05で片側検定しなさい」とか、あるいは巻末の分布表のところで「両側検定のにおける棄却の限界値」などという表現を見かけるでしょう。ところが実際に「片側検定と両側検定ってなんスか?」と思っている人もそう少なくはないはずです。それは「この場合はこの部分を見ればよいのだ」とマニュアル通りの方法で検定を行っているために起こる現象で、初段階ではむしろ当然のことでもあります。 しかしながら、最初はそのようなマニュアル通りの"サル真似"でも良いでしょうが、ある程度学習が進んでくるといつまでも首をかしげているようでは格好悪いです。というわけで、ここでは片側検定と両側検定の違いをしっかりと区別できるようになりましょう。 帰無仮説は1つ、対立仮説は・・・ 帰無仮説とは"棄却することを前提として立てる仮説"でしたがこの仮説は1つしかあ
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