カテゴリー: ガイド

クラスカル・ウォリス検定は、 3 つ以上の独立したグループの中央値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使用されます。これは、 一元配置 ANOVAと同等のノンパラメトリックとみなされます。 このチュートリア […]...

マクネマー検定は、ペアになったデータ間の比率に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために使用できる検定です。 このチュートリアルでは、Stata でマクネマー テストを実行する方法を説明します。 例: Stata で […]...

カイ二乗適合度検定は、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。 このチュートリアルでは、Stata でカイ二乗適合度検定を実行する方法を説明します。 例: Stata のカイ二乗適合度検定 この […]...

独立性のカイ二乗検定は、 2 つのカテゴリ変数間に有意な関連があるかどうかを判断するために使用されます。 このチュートリアルでは、Stata で独立性のカイ二乗検定を実行する方法を説明します。 例: Stata での独立 […]...

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。 残念ながら、回帰でよく発生する問題は不均一分散として知られており、測定値の範囲にわたって残差の分散に系統的な変化が生じます。 これは回 […]...

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。 残念ながら、回帰でよく発生する問題は不均一分散として知られており、測定値の範囲にわたって残差の分散に系統的な変化が生じます。 不均一分 […]...

フィッシャーの直接確率検定は、 2 つのカテゴリ変数間に有意な関連があるかどうかを判断するために使用されます。これは通常、2 × 2 テーブル内の 1 つ以上のセル数が 5 未満である場合に、 独立性のカイ二乗検定の代替 […]...

線形回帰は、1 つ以上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。 データセットに対して線形回帰を実行すると、説明変数の値を考慮して応答変数の値を予測するために使用できる回帰式が得られます。 次に、 […]...

フリードマン検定は、反復測定 ANOVA に代わるノンパラメトリックな検定です。各グループに同じ被験者が含まれる 3 つ以上のグループの平均値の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使用されます。 このチュー […]...

Levene の検定は、 2 つ以上のグループの分散が等しいかどうかを判断するために使用されます。多くの統計検定はグループの分散が等しいという仮定に依存しているため、これは統計で広く使用されている検定です。 このチュート […]...