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統計学では、一般的に使用される 2 つのカイ二乗検定があります。 適合度のカイ二乗検定: カテゴリ変数が仮説分布に従うかどうかを判断するために使用されます。 独立性のカイ二乗検定:同じ母集団内の 2 つのカテゴリ変数間に […]...

事後確率は、新しい情報を考慮した後にイベントが発生する更新された確率です。 たとえば、発生したばかりのイベント「B」を考慮した後にイベント「A」が発生する確率に興味があるかもしれません。この事後確率は次の式を使用して計算 […]...

統計では、度数に関する情報を表示する表がよく登場します。頻度は単に特定のイベントが何回発生したかを示します。 たとえば、次の表は、商品の価格に基づいて、特定の店舗で 1 週間に販売された商品の数を示しています。 商品価格 […]...

研究者が実験を行うとき、多くの場合、特定の「治療」が結果に影響を与えるかどうかを理解したいと考えます。 これをテストするために、彼らは多くの場合、 ランダムな個人サンプルを対照グループの一部として採用し、別のランダムな個 […]...

統計学において、単純線形回帰は、予測変数 x と応答変数 y の間の関係を定量化するために使用できる手法です。 単純な線形回帰を実行すると、x と y の関係を表す「最適な直線」が得られます。これは次のように記述できます […]...

内部一貫性とは、調査、アンケート、またはテストが測定したいものを実際に測定する程度を指します。 内部一貫性が高いほど、調査やテストが信頼できるものであると確信できます。 内部一貫性を測定する一般的な方法は、次の手順を含む […]...

ウィルコクソンの符号付き順位検定は、対応のある t 検定のノンパラメトリック バージョンです。 2 つの母集団平均値の間に有意差があるかどうかを検定するために使用されます。 Wilcoxon 符号付き順位テストをいつ使用 […]...

統計検定を実行すると、たとえ帰無仮説が正しい場合でも、まったくの偶然で 0.05 未満の p 値が得られる可能性があります。 たとえば、特定の植物の平均高さが 10 インチを超えるかどうかを知りたいとします。テスト用の帰 […]...

統計学において、相関とは、2 つの変数間の関係の強さと方向を指します。相関係数の値の範囲は -1 ～ 1 で、-1 は完全な負の関係を示し、0 は関係がないことを示し、1 は完全な正の関係を示します。 最も一般的に使用さ […]...

仮説検定を実行すると、通常、最終的に p 値が得られ、それをアルファ レベルと比較して、帰無仮説を棄却すべきかどうかを決定します。 たとえば、アルファ レベル 0.05 を使用して2 サンプルの t 検定を実行し、2 つ […]...