重回帰分析の説明変数に用いるカテゴリカル変数の考え方
・カテゴリカル変数（2値の場合の01、±0.5、±1、重みづけの有無等）の考え方やメリットについて、ご教示いただいたものをまとめました。 ・やりとりが錯綜している部分がありますので、その点はあえて時系列順にはせずに、関連するやりとりをできるだけまとめるようにしました。 ・誰でも編集可能の設定にしてありますので、もっと分かりやすい並べ方や、追加情報がございましたら、ご随意に編集してくださいませ。 ・@simizu706さんがブログにて補足記事を書いてくださいました。（重回帰分析を使って交互作用を見る場合の注意点 http://norimune.blog15.fc2.com/blog-entry-617.html） ・発端がManyacesの不十分な理解なのでManyacesのツイートが入っていますが、無能なインタビュアみたいになっていますので、いらないと思ったら削除していただいてかまいません
Permutaion test
ならべかえ検定 ならべかえ検定を、2群の平均値の比較を例に説明しましょう。 ２つの異なる種の木から、葉を5枚づつ採集して測定しました。すると、平均値に 0.54cm の差がありました。 この平均値の差は、B種の方がA種とに比べ葉が大きくなる性質が本当にあるために生じたのでしょうか? それとも、葉の大きさはA種とB種で変わらないのに、葉の大きさにはばらつきがあり、A種からはたまたま小さめの葉、B種からはたまたま大きめの葉を採取してしまったのでしょうか? そこでひとまず、葉の大きさにはA・B種で差がない(母集団の平均値が同じ)と仮定してみます (帰無仮説)。そしてA・B種のサンプルを１つにまとめて、両種が属する１つの母集団の代表値とみなします。 次に、木から5枚ずつ葉を集めてきたのと同じように、母集団からランダムに5枚ずつ選び、２つの分集団に分けます。この場合、葉の組み合わせは 10C5=25
検出力検定
t検定の例数を決める（著書：SPSSで学ぶ…からこちらに来られた方は，Rコマンダーが便利です ①Rコマンドプロンプト”＞”の後ろから「powers（データの得たい差の大きさ，標準偏差）」を全て半角数字で入力してENTERを押します． ②標準偏差は2標本の場合，大きい方を入力します． ③結果は，2標本の場合（two.sample）と一標本の場合（one.sample）の両者で，検出力80，95，99％のときの必要な例数が出力されます． ④何も知識がないときは，標準偏差1（←あまり勧められない．通常は手持ちのデータの標準偏差の大きい方を入力する）とした「powers （データの得たい差の大きさ，1）」と入力してください． ⑤データの得たい差の大きさとは，専門的にみて，最低限差があると容認できる値を入力します．例えば握力5kg以上の差があれば， 一般的に差と認めても良いと考えられるなら”5”を入
分散分析の事前検定
■ 分散の均一性 分散の均一性については、分散分析の事前検定として分散の均一性の検定を行うべきであると主張する者もいる。しかし、これは必ずしも正しい主張であるとはいえない。なぜならば、事前検定をするということは、それ自体が検定の多重性の問題に引っかかるからである。 もし分散の均一性の検定によって得られた結果が誤ったもの： 本当は母分散は均一であるのに均一でないという結論を導いてしまった場合、最初から第1種の過誤を犯すことになってしまうのである。これは後に説明する正規性の検定についても同じことがいえる。 また、分散の均一性については、分散分析はこの問題に対して頑健性があることも考慮すると、無理に分散の均一性の検定を行うことにメリットがあるとはいえないだろう。 ■ 誤差の正規性 分散分析モデルは Y = α + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε で表され、αは定数項、β
心理統計についての注意点：妥当性についての注意点
妥当性について 妥当性研究をやや詳細にまとめたレジュメを作成しました． ここをクリックしてください． 妥当性のお話（１）…妥当性の分類と測定 妥当性(validity)のお話に入ります．妥当性の定義ですが，「尺度が測りたい対象を正確に測れているか」という意味になります．信頼性と妥当性について混乱する人もいるみたいですが，ダーツのアナロジー を使えば理解しやすいのではないでしょうか？ダーツの的に人が繰り返しダーツを投げて当てる姿を想像してください．ある人が一貫して同じ所に当てる時，その人は信頼性が高い（妥当性はともかく）という状態です．逆にいくらなげても場所が定まらない人は信頼性が低いという状態です．また，一貫して同じ場所に当てたとしてもそれがずっと的の外である場合，信頼性は高いが妥当性が低い状態だと言えます．そして，一貫して的に当てつづける場合を信頼性，妥当性ともに高い状態だということ
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