相関係数の差を検定したいとき（エクセルでできる方法）
AとBどちらの図の相関係数が高いと思いますか？ 当たり前ですが，Aの方です． 相関係数はそれぞれ， Aは「 0.791 」 Bは「 0.423 」 です． ※いずれも四捨五入している． よくある統計分析中の苦労話として， ｔ検定や分散分析などで平均値の比較をやったんだけど，なかなか有意性が見られない．ってんで，それでもなんとか実験結果に統計学的な有意差が欲しいから行き着いたのが 「相関係数に差があるか？」 というものです． 卒論のデータを分析している多くの学生，あと院生もたまにこの 「相関係数の差を検定できないか？」 を聞いてきます． 例えば，給料の額と幸福感の相関関係を調べたとしましょう． 例に出したAの方は女性グループ，Bは男性グループだとします． 男女別に給料と幸福感の間に「相関関係があるのか？」を分析したら，上記のような相関係数がでました． どちらもN数（調査対象者数）は26名でし
Rでt検定 1
t検定の仮定 本来，t検定には，さまざまな仮定が伴うものである。 各群の標本が，いずれも正規母集団から得られたものであること（正規性） 各群の母分散が等しいこと（等分散性） したがって，t検定の実施に先立って，これらの仮定が成り立つかどうかを判断しなければならない。 そのために，正規性と等分散性について，それぞれ異なる検定を行う必要がある。 正規性の検定 2群のデータの分布が，正規分布に従うかどうかを検定する。 この目的には，Kolmogorov-Smirnov（コロモゴロフ・スミノフ）検定がよく用いられる。 Rでは，この頭文字をとって ks.test() という名前の関数が用意されている。 この検定の帰無仮説は「あるデータが，正規分布をなす」である。 したがって，P値が大きければ，正規分布であると判断できる。 > ks.test(x$A,"pnorm",mean=mean(x$A),sd
付表： r 表（相関係数の有意性の検定） — 中川雅央（滋賀大学）
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 0.987688 0.900000 0.805384 0.729299 0.669439 0.621489 0.582206 0.549357 0.521404 0.497265 0.476156 0.457500 0.440861 0.425902 0.412360 0.400027 0.388733 0.378341 0.368737 0.359827 0.351531 0.343783 0.336524 0.329705 0.323283 0.317223 0.311490 0.306057 0.300898 0.
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