basic_stats9-1

EZR演算子

有意水準

検定結果が有意かどうかを判断する基準。
一般的にP値が0.05（5%）未満であれば、有意とする。

パラ・ノンパラ

検定手法はパラメトリック検定とノンパラメトリック検定に分かれる。
パラメトリック検定は間隔・比例尺度のみで条件が厳しいが、検出力が高い。
ノンパラメトリック検定は条件が緩いが、検出力が低い。

対応あり・なし

対応あり：グループ内の変化の比較
対応なし：グループ間の差の比較

対応のあるデータというように表現する。

間隔・比例尺度

数値データの尺度のため四則演算ができる
例）年齢、身長など

基本統計量：平均値、標準偏差、中央値など

順序尺度

大小関係のみわかる尺度
例）幸福度、気分など数値化できないもの

基本統計量：中央値など
※条件により平均値や標準偏差も可

名義尺度

分類のための尺度で大小関係や順序はない
例）性別、血液型、有無など

基本統計量：標本数など

検定フローチャート

基本統計量

主要な基本統計量には下記のようなものがある
標本数：対象者の数
中央値：順番に並べた真ん中
平均値：ばらつきを示せない
標準偏差：平均値のばらつきを示す

尺度

変数の性質により名義尺度、順序尺度、間隔・比例尺度に分かれる。
名義尺度：名前をつける変数
順序尺度：順番のみわかる変数
間隔・比例尺度：数値の変数

標本集団

母集団から抽出した集団
標本集団の対象者数を標本数、ｎ数と呼ぶ

母集団

研究の目的となる対象をすべて含んだ集団
一般的な研究は母集団から一部を抽出した標本集団を対象とする

変数

調査によって得られるデータなどを変数という。
値が変化する数という意味。

ｔ検定とは

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