統計の基本事項
トップページ→研究分野と周辺→システムの評価→ 基本統計量 平均（算術平均）値は、（データ値の総和）÷（データ数）となる。（或るデータの値）－（平均値）を、そのデータの偏差という。偏差の絶対値の大きいデータが多ければ、そのデータ群はばらつきが大きい。データ群のばらつきの大きさを単純に偏差の総和とすると、偏差には正負があるので相殺されてしまう。 そこで、各データの偏差を二乗する（こうすれば必ず正の値になる）。（各データの偏差の二乗の総和）÷（データ数）をそのデータ群の分散と呼び、ばらつきの大きさを表す。また、分散の平方根を標準偏差という。英語では偏差はDeviation、分散はVariance、標準偏差はStandard Deviationとなるので、標準偏差はS.D.と略記される事も多い。 統計の最も基本的な量である基本統計量としては、他に最大値、最小値、範囲（最大値－最小値）、中央値（デ
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NIKE創業者の自伝「SHOE DOG」を読んでから、なぜかNIKEとオニツカタイガーしか履かなくなったりした経験や、スーパーホテルの仕事をさせていただいた際に同社が水俣で創業したことから地球環境保全に取り組んでいるエピソードを知ってめちゃ好きになった経験などにインスピレーションを受け、ある程度広く知られているブランドの場合、創業にまつわるナラティブコミュニケーションが消費者のブランド愛着を高めるのではないか？という仮説を検証した研究を卒業論文にまとめました。5万字近くありますが、ご興味があればぜひご覧ください。要約 「自己とブランドのつながり（Self-brand Connection：SBC）」は、消費者にブランドへの愛着（Brand attachment）をもたらし、ブランド購買やブランド支援行動に導く重要な指標である。本研究では、一般に広く知られているブランドにおいて、ブランドの創
『より良い外国語教育研究のための方法』(pp. 47–73) 外国語教育メディア学会 (LET) 関西支部 メソドロジー研究部会 2010 年度報告論集 効果量と検定力分析入門 ―統計的検定を正しく使うために― 水本 篤 関西大学 竹内 理 関西大学 キーワード: 統計的検定，有意差，効果量，検定力，検定力分析 1. 本稿の目的 統計的検定は，標本から得たデータ分析結果を母集団にまで一般化させる目的で行われる。 統計的検定では，サンプル・サイズ，有意水準，効果量，検定力の4つが検定結果の良し悪しを決 定する重要な要素であるため，その基礎的概念の理解が検定を正しく使うためには重要である。そ こで，本稿では，効果量と検定力分析の2つの概説を行い，統計的検定を用いている研究におい て，効果量報告と検定力分析の使用を推奨することを目的とする。 2. 効果量 2.1 統計的検定と効果量 統計的検定で
R による統計解析の基礎 中澤 港 3 目次 第 1 章 統計学とは何だろうか？ 9 1.1 統計学の歴史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.2 不確実性とランダム（乱雑さ） . . . . . . . . . . .
R による統計解析の基礎 中澤 港 3 目次 第 1 章 統計学とは何だろうか？ 9 1.1 統計学の歴史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.2 不確実性とランダム（乱雑さ） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3 統計解析の手順 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.4 統計解析の２大方針 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.5 統計解析の道具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 第 2 章
元記事：「女性には生理というハンデがある」は完全に嘘 元記事の内容を読んだ上で、タイトルに「完全に嘘」という強い表現を使っていることから、これは仮説の提唱レベルではなく、科学的事実として主張しているものと私はみなしている。 本記事の内容は、「実験データに基づいた科学的根拠によって小山氏の論を否定するもの」ではなく、「そもそも小山氏の論は科学的根拠に基づいてない」としてその論を否定するものである。 有料記事の範囲は読んでなく、無料記事の範囲での反論である。 小山氏の主張概要小山氏の主張は、簡潔にまとめれば以下のようなものである。 ・女性の月経は10歳から15歳にかけて始まる ・もし月経によるパフォーマンス差が本当にあるのならば、10歳から15歳にかけて男女のパフォーマンス差が現れるはずである ・平成15年度の 小・中学校教育課程実施状況調査によると、算数（数学）と国語の男女の得点率はほぼ水平
R による統計解析の基礎 中澤 港 3 目次 第 1 章 統計学とは何だろうか？ 9 1.1 統計学の歴史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.2 不確実性とランダム（乱雑さ） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3 統計解析の手順 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.4 統計解析の２大方針 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.5 統計解析の道具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 第 2 章
Ｎａｇａｓａｋｉ ＵＮＩＶ． ＨＯＮＤＡ 1 医療統計学のエッセンス －統計的仮説検定・信頼区間の推定を学ぶ－ 長崎大学大学院・医歯薬学総合研究科 社会医療科学講座・医療情報学分野 （病院・医療情報部） 本多正幸 長崎大学医学部 臨床特論（臨床疫学、医療情報学） 平成２０（２００８）年４月 対象５年 Ｎａｇａｓａｋｉ ＵＮＩＶ． ＨＯＮＤＡ 2 話の進め方（１） z 導入（参考としたテキスト紹介） z データの種類と尺度 z パラメトリック統計とノンパラメトリック統計 z 平均値と中央値 z 変動の測度（標準偏差と標準誤差） z 正規分布と偏差値 z 標本平均の分布 z 区間推定－信頼区間の構築 Ｎａｇａｓａｋｉ ＵＮＩＶ． ＨＯＮＤＡ 3 話の進め方（２） z 統計的仮説検定 －検定の例、概説 －１標本における平均値に関する推測 －第１種の過誤と第２種の過誤 －片側検定と両側検定 －標本
scratch-R: basic stats: power
いずれの関数も効果量、サンプルサイズ、有意水準、検定慮の4つのうち、いずれか3つを指定することで残りの1つを求めることができる。 効果量はきちんと勉強してから計算しましょう。 t検定 t検定用の関数 pwr.t.test(n = , d = , sig.level = , power = , type = c("two.sample", "one.sample", "paired")) pwr.t2n.test関数は各群のサンプルサイズが異なるとき用の関数。データを収集した後で検定力を調べるのに使う。 t検定の効果量は以下の式で Cohenの効果量dは0.2が小さい、0.5が中程度、0.8が大きい、とされる "two-sided" (両側検定) がデフォ 使用例 まず2群の平均値差を調べる。先行研究から、平均値差が2.6くらい、各群の (不偏) 分散は11くらいになることがわかっている。先
ウィルコクソンの符号順位検定 - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Wilcoxon signed-rank test|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順
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
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以前、『日本語教育』『社会言語科学』『世界の日本語教育』などの日本語教育関連の雑誌を対象に、どのような統計手法が多く使用されているか調べたことがあります。もっとも多く使用されていたのがt検定でした。t検定とは、2つの母集団の平均値の間に有意な差があるかどうかを調べるものです。今回は、このt検定について日頃感じることをまとめてみました。 統計的推測は全数データでは行わない t検定のような統計的推測という統計手法は、母集団から抽出したサンプルデータに基づいて、母集団に関して差があるか否かを計算するものです。ですから、データが母集団の全データを扱うときには、この統計的推測の手法は使用しません。しかし、全データを扱っているにもかかわらず統計的推測法を用いた結果を掲載している論文を見ることがあります。そこで、先ずは、どういう場合に統計的推測を行うか、島田・野口（2017：vi）を以下に引用します。
R による保健医療データ解析演習 中澤 港 rev 1.00 / 7-Nov-2007 3 目次 第 1 章 R の導入とデータ入力 9 1.1 統計処理ソフトの選択 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.2 データ入力 . . . . . . . .
R による保健医療データ解析演習 中澤 港 rev 1.00 / 7-Nov-2007 3 目次 第 1 章 R の導入とデータ入力 9 1.1 統計処理ソフトの選択 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.2 データ入力 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.3 欠損値について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.4 R での読み込みと基本操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.5 課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
寺沢ゼミ(17→18)、12月は『はじめての英語教育研究』を読んでいます。 - こにしき（言葉・日本社会・教育）
はじめての英語教育研究 −− 押さえておきたいコツとポイント 作者:浦野 研,亘理 陽一,田中 武夫,藤田 卓郎,髙木 亜希子,酒井 英樹発売日: 2016/07/20メディア: 単行本（ソフトカバー） 12月の計4回の授業で、同書の3章・4章・5章・6章をそれぞれ読んでいます。 ゼミ生は夏休みレポートとして、ミニリサーチをしました。研究法について学ばないまま、ぶっつけ本番でのリサーチだったので、多々、課題にぶつかりました。その時の疑問を解消できればよいなと思います。 3章（2017年12月1日） ディスカッショントピック 寺沢のコメント p.39 図書の下位分類 図書の下位分類として和書・洋書・論文集という分け方をしていて、出版プロセスに関する区別としてはわかるが、図書の守備範囲・想定読者の点からさらに次の点は区別したほうが良いように思う：(a) 教科書、(b) 学術書、(c) 大衆向け
小泉：比率の検定
以下、引用はできるだけ丁寧にしていますが、説明が必要と思われた部分はかっこで私が補足を入れていますので、もし利用される場合は、念のため原典にあたられることをお勧めします。 -------------------------------------------------- 構成 (1) 一般的な「2群の対応のない平均値を比較するt 検定」の前提と頑健性、それが満たされない時の対処法 (2) 比率の平均値を使用して、2群の対応のない平均値を比較する場合 (3) 「3群以上の対応のない平均値を比較する分散分析 (1元配置分散分析)」について、(1), (2) とは異なる点 -------------------------------------------------- (1) 一般的な「2群の対応のない平均値を比較するt検定」の前提と頑健性、それが満たされない時の対処法 ＜「2群の対応のな
1 観察的疫学研究報告の質改善（STROBE）のための声明： 解説と詳細 Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE): Explanation and Elaboration. Vandenvbroucke JP, von Elm E, Altman DG, Gøtzsche PC, Mulrow CD, Pocock SJ, Pool C, Schlesselman J, Egger M; STROBE Initiative. （Epidemiology 2007:18:805-835） ------------------日本語翻訳検討グループ-------------------- 監修： 福原俊一（京都大学医学研究科医療疫学分野教授） 山口拓洋（東京大学医学部附属病院 臨
医学における Rの利用入門 2006 年 7 月 18 日-19 日 中澤 港（群馬大学大学院医学系研究科） E-mail: nminato@med.gunma-u.ac.jp 1 R について R は，GNU General Public License Version 2 に従って∗1 配布されて�
医学における Rの利用入門 2006 年 7 月 18 日-19 日 中澤 港（群馬大学大学院医学系研究科） E-mail: nminato@med.gunma-u.ac.jp 1 R について R は，GNU General Public License Version 2 に従って∗1 配布されている，オープンソースで拡張性が高いデータ解析環 境である。誰でも自由に無料で使うことができるのが最大の利点である。世界中の研究者が GIS を含む空間統計解析やゲノ ム解析などに至るまでさまざまな追加ライブラリを公開しているし∗2 ，自分で新しい拡張関数を付け加えることもできる。 オープンソースということは，誰でもその気になれば計算の中身をインプリメンテーションレベルでチェックできること を意味する。これは，商用ソフトにはありえない利点である。商用ソフトでは，利用している計算式はわかっても，
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ブランド愛着に影響を及ぼすナラティブの手法についての研究｜shokoryuzaki
[PDF]効果量と検定力分析入門 ―統計的検定を正しく使うために―
小山晃弘氏の"「女性には生理というハンデがある」は完全に嘘"という記事への反論｜suteaka
R による統計解析の基礎(application/pdf オブジェクト)
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[PDF]片所強｜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
統計で転ばぬ先の杖｜第4回 t検定にまつわるDon'ts｜島田めぐみ・野口裕之 | 未草
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