Statorials

統計学では、研究者は多くの場合、独立変数と従属変数の関係を理解したいと考えます。 ただし、先行変数が存在する場合もあります。 先行変数は、調査対象の独立変数と従属変数の前に現れる変数であり、2 つの間の関係を説明するのに […]...

統計学では、研究者は多くの場合、1 つ以上の説明変数と応答変数の間の関係を理解したいと考えます。 ただし、他の変数が応答変数に影響を与える可能性があり、研究者にとっては関心のない場合もあります。これらの変数は共変量と呼ば […]...

ANOVA (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 のp 値が特定の選択された有意水準を下回っている場合、帰無仮説を棄却し、グル […]...

事後検定は、どのグループの平均値が互いに統計的に有意に異なるかを決定するために、 ANOVAの後に実行される検定の一種です。 研究グループの 1 つが対照グループとみなされる場合は、 ダネットの検定を事後検定として使用す […]...

多くの場合、特定の基準を満たす R データ フレーム内の行数のみをカウントしたい場合があります。幸いなことに、これは次の基本構文を使用して簡単に実行できます。 sum(df$column == value, na.rm= […]...

二元配置分散分析は、 2 つの因子に基づいて分割された 3 つ以上の独立したグループの平均値間に差があるかどうかを判断するために使用されます。 2 つの特定の要因が特定の応答変数に影響を与えるかどうかを知りたい場合は、二 […]...

初歩的な統計に関する最も一般的な質問の 1 つは次のとおりです。 「標準正常曲線の下にある指定された領域を見つけてください。」 z テーブルにある値を使用して、この種の質問に答えることができます。このチュートリアルでは、 […]...

研究では、調査やアンケートに上限があり、回答者の高い割合がその上限に近いスコアを獲得した場合にシーリング効果が発生します。 これの逆は、地面効果として知られています。 天井効果は、次のようなさまざまな問題を引き起こす可能 […]...

研究では、アンケートやアンケートに下限があり、回答者の高い割合がその下限に近いスコアを獲得した場合に、フロア効果(「ベースメント効果」と呼ばれることもあります) が発生します。これの逆は、シーリング効果として知られていま […]...

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。 クラスカル-ウォ […]...