リンクされたデータとは何ですか? (説明と例)

2 つのデータ セットの長さが同じで、1 つのデータ セットの各観測値を別のデータ セットの観測値と「ペアにする」ことができる場合、これをペア データと呼びます。

2 つのデータセットを関連付けるには、一方のデータセットの各観測値は、もう一方のデータセットの 1 つの観測値にのみ関連付けることができることが重要です。

一致したデータの例

一致したデータの例をいくつか示します。

例 1: 測定を重複して行う。

研究者が、特定の倉庫内で 1 日中いつでも箱の重さを量ることができる秤があるかどうかを知りたいとします。これをテストするために、研究者たちははかりを使って、朝と夕方に 30 個の異なる箱の重さを量ります。

最終結果は、各ボックスの朝と夕方の重みが互いに「一致」する 2 つのデータセットになります。

例 2: 前後の測定。

医師は、新薬が患者の血圧を下げることができるかどうか知りたいと考えています。これをテストするために、彼は 20 人の異なる患者の 1 週間の薬の使用前後の血圧を測定しました。

最終的には、各個人の前後の血圧をそれ自身と「一致させる」ことができる 2 つのデータ セットが得られます。

ペアデータの分析方法

ペアになったデータを分析するには、次の 2 つの一般的な方法があります。

1. 対応のある t 検定を実行します。

ペア データを分析する 1 つの方法は、 ペア サンプルの t 検定を実行することです。これは、一方のサンプルの各観測値がもう一方のサンプルの観測値と一致する場合に 2 つの サンプルの平均を比較します。

このテストにより、2 つのデータセットの平均値が等しいかどうかがわかります。

2. 2 つのデータセット間の相関関係を計算します。

ペアになったデータを分析するもう 1 つの方法は、2 つのデータ セット間の 相関関係を計算することです。

これにより、2 つのデータセットの値間の関係の方向と強さがわかります。

ペアのあるデータと一致しないデータ

ペアのあるデータとは異なり、ペアになっていないデータは、あるデータ セットの観測値を別のデータ セットの観測値と一意に関連付けることができない場合に発生します。

たとえば、研究者が、特定のトレーニング プログラムによってバスケットボール選手の平均垂直ジャンプが向上するかどうかを知りたいとします。

一致したデータを使用してこれをテストする 1 つの方法は、トレーニング プログラムの使用前と使用後の同じ 20 人のプレーヤーの最大垂直ジャンプを測定することです。

対応のないデータを使用してこれをテストするために、研究者らは、トレーニング プログラムを使用しなかった 20 人のプレーヤーの最大垂直ジャンプを測定し、次にトレーニング プログラムを使用した 20 人の異なるプレーヤーの最大垂直ジャンプを測定することができました。 ‘トレーニング：

対応のあるデータを扱う場合、 対応のあるサンプルの t 検定を使用して、サンプル平均間の差が異なるかどうかを判断します。

また、対応のないデータを扱う場合は、 独立サンプルの t 検定を使用して、サンプル平均間の差が異なるかどうかを判断します。