Statorials

X が Y を引き起こすと考えていても、実際には Y が X を引き起こす場合、逆因果関係が発生します。 これは、多くの人が 2 つの現象を見て、一方が原因でもう一方が結果であると誤って仮定するときに犯しやすい間違いです […]...

一元配置分散分析は、 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。 ANOVA 表全体のp 値が一定の有意性レベルを下回っている場合、グループ平均の少なくとも 1 つ […]...

仮説検定では、実際には真である帰無仮説が棄却される確率を示すタイプ I 過誤率が常に存在します。言い換えれば、これは「偽陽性」が得られる確率、つまり、統計的に有意な効果があると主張するときに、実際には効果がない場合に発生 […]...

実験を行うポイントは、独立変数の値の変更が従属変数に影響を与えるかどうかを判断することです。 無関係な変数とは、従属変数にも影響を与える可能性がある、研究したくない変数です。 たとえば、バスケットボール選手が 1 週間に […]...

介在変数は、独立変数と従属変数の間の関係に影響を与える変数です。 多くの場合、このタイプの変数は、研究者が 2 つの変数間の関係を研究しているときに、別の変数が実際にその関係に関与していることに気づいていないときに現れる […]...

ファイ係数(平均二乗分割係数と呼ばれることもあります) は、2 つのバイナリ変数間の関連性の尺度です。 2 つの確率変数xとyに対して与えられた 2×2 テーブルの場合: ファイ係数は次のように計算できます。 Φ = ( […]...

並べ替えブロックのランダム化は、実験に参加している個人をブロック内の特定の治療にランダムに割り当てるために使用できる手法です。 たとえば、肥料 A または肥料 B が 6 つの異なる圃場で 24 本の植物の成長を増加させ […]...

分割プロット計画は、研究者が次の 2 つの要因を研究することを希望する実験計画です。 1 つの要素は、変更または変更が「簡単」であることです。 要因の 1 つは、変更または変更することが「難しい」ことです。 このタイプの […]...

乗算の一般規則では、任意の 2 つのイベント A と B が両方とも発生する確率は次のように計算できると述べています。 P(A および B) = P(A) * P(B|A) 縦棒 | 「与えられた」という意味です。したが […]...

期待周波数とは、実験で発生すると予想される理論上の周波数です。 このタイプの頻度は、次の 2 種類のカイ二乗検定で最もよく現れます。 カイ二乗適合度検定 独立性のカイ二乗検定 このチュートリアルでは、これら 2 つのテス […]...