Statorials

ヒストグラムは、長方形の棒を使用して度数を表すグラフの一種です。これは、データ値の分布を視覚化するのに便利な方法です。 このチュートリアルでは、Stata でヒストグラムを作成および編集する方法を説明します。 Stata […]...

統計学において、相関とは、2 つの変数間の関係の強さと方向を指します。相関係数の値の範囲は -1 ～ 1 で、-1 は完全な負の関係を示し、0 は関係がないことを示し、1 は完全な正の関係を示します。 相関関係を測定する […]...

2 つの独立したグループ間の平均を比較する最も一般的な方法は、2 標本 t 検定を使用することです。ただし、この検定は 2 つのグループ間の分散が等しいことを前提としています。 2 つのグループ間の分散が等しくないと思わ […]...

ウィルコクソンの符号付き順位検定は、対応のある t 検定のノンパラメトリック バージョンです。これは、2 つのサンプル間の差の分布が正規とみなされない場合に、2 つの母集団の平均間に有意な差があるかどうかを検定するために […]...

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 […]...