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統計学におけるオムニバス テストは、モデルの複数のパラメーターの有意性を一度にテストする統計テストです。 たとえば、次の帰無仮説と対立仮説があるとします。 H 0 : μ 1 = μ 2 = μ 3 = … = μ k […]...

統計学では、適合度の G 検定を使用して、カテゴリ変数が仮説分布に従うかどうかを判断します。 この検定は 、カイ二乗適合度検定の代替であり、データに外れ値が存在する場合、または扱うデータが非常に大きい場合によく使用されま […]...

バークソンバイアスは、 2 つの変数がサンプルのデータでは負の相関があるように見えても、実際には 母集団全体では正の相関がある場合に研究で発生するバイアスの一種です。 たとえば、トムが地元のレストランのハンバーガーとミル […]...

統計学では、オッズ比は、治療グループで発生する事象の確率と対照グループで発生する事象の確率の間の比率を示します。 オッズ比は、1 つ以上の予測子変数と 2 値応答変数を持つ回帰モデルを近似するために使用する手法であるロジ […]...

多くの統計的テストは、観測値が独立していることを前提としています。これは、データセット内の観測値が互いに関連していないか、何らかの形で相互に影響を与えていないことを意味します。 たとえば、2 種類の猫の間に平均体重に違い […]...

2 標本 t 検定は、 2 つの母集団の平均が等しいかどうかを検定するために使用されます。 このタイプのテストでは、データに関して次の仮定が行われます。 1. 独立性: 1 つのサンプルの観察は、他のサンプルの観察から独 […]...

多くの統計的テストは、いわゆる正規性の仮定に依存しています。 この仮説は、母集団から多数の独立した無作為サンプルを収集し、目的の値 ( サンプル平均など) を計算し、ヒストグラムを作成してサンプル平均の分布を視覚化すると […]...

仮説検定では、2 つのグループ間に統計的に有意な差があるかどうかを判断するためにp 値を使用することがよくあります。 ただし、p 値は 2 つのグループ間に統計的に有意な差があるかどうかを示しますが、効果量はその差の大き […]...

多くの場合、データを収集するときに、研究者は特定の値を検閲または切り捨てることを決定することがあります。 データ値の打ち切りとは、特定の値を下回るまたは上回る値に関する部分的な情報のみを収集することを意味します。 たとえ […]...

負の二項回帰とポアソン回帰は、応答変数が離散カウント結果で表される場合に使用する必要がある 2 種類の回帰モデルです。 以下に、離散計数結果を表す応答変数の例をいくつか示します。 特定のプログラムを卒業した学生の数 ある […]...