カテゴリー: ガイド

二元配置分散分析は、 2 つの因子に分割された 3 つ以上の独立したグループの平均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。 二元配置分散分析の目的は、応答変数に対する 2 つの因子の影響を判断し、 […]...

反復測定 ANOVA は、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。 このチュートリアルでは、Python で一元配置反復測定分散分析を実 […]...

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 […]...

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 […]...

ANCOVA (「共分散分析」) は、1 つ以上の共変量を調整した後、3 つ以上の独立したグループの平均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。 このチュートリアルでは、Python で ANCO […]...

移動平均は、時系列データを平滑化してデータ内の「ノイズ」を低減し、パターンや傾向をより簡単に識別するために使用できる手法です。 移動平均の背後にある考え方は、以前の多数の期間の平均を取得して、特定の期間の「移動平均」を算 […]...

F 検定を実行すると、F 統計値が得られます。 F 検定の結果が統計的に有意であるかどうかを判断するには、F 統計を臨界 F 値と比較します。 F 統計量が臨界 F 値より大きい場合、テスト結果は統計的に有意です。 臨界 […]...

F 検定は、2 つの母集団分散が等しいかどうかを検定するために使用されます。検定の帰無仮説と対立仮説は次のとおりです。 H 0 : σ 1 2 = σ 2 2 (母集団分散は等しい) H 1 : σ 1 2 ≠ σ 2 […]...

t 検定を実行するたびに、検定統計量が得られます。 t 検定の結果が統計的に有意かどうかを判断するには、検定統計量を臨界値 Tと比較します。検定統計量の絶対値が臨界値 T より大きい場合、検定結果は統計的に有意です。 臨 […]...

仮説検定を実行するたびに、検定統計量が得られます。仮説検定の結果が統計的に有意であるかどうかを判断するには、検定統計量を臨界 Z 値と比較します。検定統計量の絶対値が臨界 Z 値より大きい場合、検定結果は統計的に有意です […]...