カテゴリー: ガイド

重線形回帰は、複数の説明変数と応答変数の間の関係を理解するために使用できる方法です。 このチュートリアルでは、Stata で重回帰を実行する方法について説明します。 例: Stata での重回帰 ガロンあたりの走行マイル […]...

2 つの変数に線形関係がある場合、多くの場合、 単純な線形回帰を使用してそれらの関係を定量化できます。 ただし、2 つの変数に 2 次の関係がある場合は、 2 次回帰を使用してそれらの関係を定量化できます。 このチュート […]...

ロジスティック回帰は、応答変数がバイナリの場合に回帰モデルを近似するために使用する方法です。ロジスティック回帰の使用例をいくつか示します。 私たちは、運動、食事、体重が心臓発作の可能性にどのような影響を与えるかを知りたい […]...

ステムとリーフのグラフは、データ セット内の各値をステムとリーフに分割してデータを表示するために使用できるグラフです。 以下は、統計幹葉プロット ジェネレーターによって作成された、特定のデータセットの幹葉プロットの例です […]...

箱ひげ図は、次のようなデータ セットの 5 桁の概要を視覚化するために使用できるプロットの一種です。 最小 最初の四分位 中央値 第 3 四分位 最大 このチュートリアルでは、Stata で箱ひげ図を作成および編集する方 […]...

散布図は、2 つの変数間の関係を表示するために使用できるグラフの一種です。これは、2 つの変数間の関係の方向 (正または負) と強さ (弱い、中程度、強い) の両方を視覚化するのに役立ちます。 このチュートリアルでは、S […]...

ヒストグラムは、長方形の棒を使用して度数を表すグラフの一種です。これは、データ値の分布を視覚化するのに便利な方法です。 このチュートリアルでは、Stata でヒストグラムを作成および編集する方法を説明します。 Stata […]...

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。 相関関係を測定する […]...

2 つの独立したグループ間の平均を比較する最も一般的な方法は、2 標本 t 検定を使用することです。ただし、この検定は 2 つのグループ間の分散が等しいことを前提としています。 2 つのグループ間の分散が等しくないと思わ […]...

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。これは、2 つのサンプル間の差の分布が正規とみなされない場合に、2 つの母集団の平均間に有意な差があるかどうかを検定するために […]...