カテゴリー: ガイド
ネイマンバイアス(有病率・発生率バイアスとも呼ばれる) は、研究研究で発生する可能性のあるバイアスの一種で、極度の病気の個人または非常に健康な個人が最終的な研究結果から除外され、偏った結果につながる可能性があります。 こ […]...
統計には 2 種類の変数があります。 1.量的変数: 「数値」変数とも呼ばれる、測定可能な量を表す変数です。例としては次のものが挙げられます。 クラスの生徒数 家の平方フィート数 都市の人口規模 個人の年齢 個体の大きさ […]...
プールされた標準偏差は、 2 つ以上の独立したグループの標準偏差の加重平均です。 統計では、 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る 2 標本 t 検定で最も一般的に現れます。 2 つのグループの […]...
最大変動サンプリング(最大多様性サンプリングまたは最大異質性サンプリングと呼ばれることもあります) は、研究者が特定のトピックに関して可能な限り幅広い視点からデータを収集しようとするサンプリング方法です。 このタイプのサ […]...
省略された変数のバイアスは、関連する説明変数が回帰モデルに含まれていない場合に発生し、モデル内の 1 つ以上の説明変数の係数にバイアスが生じる可能性があります。 省略された変数は、多くの場合、次の 2 つの理由のいずれか […]...
ベルヌーイ試行は、「成功」または「失敗」の 2 つの結果しか考えられない実験であり、実験が実行されるたびに成功の確率は同じです。 ベルヌーイのエッセイの例としては、コイントスがあります。コインは 2 つの表にのみ着地でき […]...
ベルヌーイ試行は、「成功」または「失敗」の 2 つの結果しか考えられない実験であり、実験が実行されるたびに成功の確率は同じです。 ベルヌーイのエッセイの例としては、コイントスがあります。コインは 2 つの表にのみ着地でき […]...
統計では、 サンプルを使用して、仮説検定や信頼区間を通じて母集団に関する結論を導き出すことがよくあります。 仮説検定や信頼区間で使用する式のほとんどは、特定のサンプルがおおよそ正規分布に従うことを前提としています。 ただ […]...
統計的仮説は、 母集団パラメータに関する仮定です。たとえば、米国の男性の平均身長が 70 インチであると仮定できます。身長に関する仮説は統計的仮説であり、米国男性の真の平均身長が母集団パラメータです。 仮説検定は、統計的 […]...
密度曲線は、一連のデータ内の値の分布を表すグラフ上の曲線です。これは次の 3 つの理由で役立ちます。 1.密度曲線は、分布に周波数値の 1 つ以上の「ピーク」があるかどうか、分布が左に偏っているかどうかなど、分布の「形状 […]...