Microsoft PowerPoint - 10統計の分析と利用_1.pptx
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- こうじ ふじした
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1 統計の分析と利用 00/9/4 統計の分析と利用. データとその扱い 堀田敬介 -.. 一次元のデータ度数分布 ヒストグラム 幹葉プロット 箱ひげ図代表値と散らばりデータの尺度 -.. 二次元のデータ散布図 クロス集計二次元データの関係 : 相関係数 相関比 連関係数 00/9/4, Fri.~ -. 一次元のデータ 度数分布 ヒストグラム 幹葉プロット 箱ひげ図 (,,, ) 個 L,, 3, 4, 5, ( 6)
2 統計の分析と利用 00/9/4 度数分布 データ [ 土日の来店客数の 年間のデータ ] 週末はどのぐらいお客さんが来てくれたの? , L ( 04 データが多すぎて全体の傾向全体の傾向がよくわからない! ( ) ), 04 度数分布 度数分布表 [ 土日の来店客数の 年間のデータ ] 階級 (class) 階級数 :0 階級幅 :30 階級値各階級の上限 下限値の中間値 例 例 来店客数 日数 計 04 全体の傾向がよくわかる! 度数 (frequecy) なるほど, 週末の来店客数はだいたいこのぐらいのことが多いんだ
3 統計の分析と利用 00/9/4 度数分布 度数分布表 [ 土日の来店客数の 年間のデータ ] 来店客数 日数 計 04 階級数 :0 階級幅 :30 来店客数 日数 計 04 階級数 :6 階級幅 :50 階級数 ( 階級幅 ) をどうするかが問題 度数分布にすると全体の傾向がわかりやすくなるが, 生データと比べて情報量が少なくなるため, このようなことがおこる. 来店客数 日数 来店客数 日数 計 04 階級数 :8 階級幅 :0 度数分布 スタージェスの公式 [ 階級数の目安 ] k + log (k: 階級数,: データ数 ) 先の例では k + log より, 階級数は 8 程度がお勧めだよ Ecel では LOG( 04, ) 3
4 統計の分析と利用 00/9/4 度数分布 階級数 8( 階級幅 38) で書くと 来店客数 日数 相対度数 計 なるほど, 週末の来店客数の全体傾向はだいたいわかったぞ でも, 度数の多い階級は全体からみてどのぐらいの割合なの? 相対度数 (relative frequecy) 度数分布 度数分布表 [ 相対度数 ] B さんのお店と比べて, うちのお客さんの来店傾向はどうなのか比較したいな 来店客数 日数 相対度数 来店客数 日数 相対度数 計 計 00 データ数が異なる つのグループの比較ができる
5 統計の分析と利用 00/9/4 度数分布 累積度数分布表 [ 累積度数, 累積相対度数 ] 来店客数 日数 相対度数累積度数累積相対度数 計 累積度数 (cumulative frequecy) 累積相対度数 (cumulative relative frequecy) 演習 -: 度数分布 以下のデータの度数分布を作れ
6 統計の分析と利用 00/9/4 ヒストグラム ヒストグラム (histogram) 柱状グラフ 30 ヒストグラム ( 級間隔 30) 5 日 0 日数 5 0 数 来店客数 ヒストグラム ヒストグラム (histogram) 柱状グラフ ヒストグラム ( 級間隔 50) 日 数 日数ヒストグラム ( 級間隔 0) 0 日 来店客数 4 数 日数 来店客数
7 統計の分析と利用 00/9/4 度数分布 階級数 8 で書くと 来店客数 日数 計 ヒストグラム ( 級間隔 37 階級数 8) 日数 ヒストグラム ヒストグラムの形状 左に歪んだ分布 単峰型 (uimodal) 右に歪んだ分布 峰が中央から右に寄っていて, 左側に長く裾を引く分布 双峰型 (bimodal) 峰が つ以上ある分布 峰が中央から左に寄っていて, 右側に長く裾を引く分布 層別 ( 適当にグループ分けすること ) を行うと単峰型分布が出現することが多い 7
8 統計の分析と利用 00/9/4 その他の手法 幹葉プロット, ステムプロット (stem-ad-leaf diagram[plot]) 野球選手の打率一覧 A チーム B チーム 幹葉プロットがヒストグラムより優れているのはどんなところ? 幹葉 その他の手法 箱ひげ図, 箱型図 (bo plot) 野球選手の打率一覧 A チーム B チーム ひげ 箱 A チーム ma.0.39 Q med.0.88 Q 0.65 mi. 0.7 全体の 50% B チーム 0.48 ma Q med Q 0.4 mi 注 : ひげの上端 下端は, 必ずma,miを使うわけではない. r:q3-q としたとき, 上端は区間 (q3, q3+.5r] 内の最大値, 下端は区間 [q-.5r, q) 内の最小値を用いる, など. 8
9 統計の分析と利用 00/9/4 演習 -: 幹葉プロット, 箱ひげ図 男女 0 人の身長のデータがある. 男女それぞれのデータについて,0の位までを幹,の位を葉として 幹葉プロットを描け. 男女それぞれのデータについて, 箱ひげ図を描け. 男 女 一次元のデータ データの代表値 算術平均 中央値 最頻値 データの代表値 ( その他 ) 四分位点 ミッド レンジ 幾何平均, 調和平均 対数平均,idetric 平均 (,,, ) 個 L,, 3, 4, 5, ( 6) 9
10 統計の分析と利用 00/9/4 データの代表値を考える 例 :6 個のデータ データ このデータを代表する値代表する値って何だろう? 代表値 AVERAGES 算術平均 ( 相加平均 ) arithmetic mea データ ( L+ 0)
11 統計の分析と利用 00/9/4 代表値 AVERAGES 中央値 media データをソートして, ちょうど真ん中にある値 補足 : ソート sort とは? データを値の小さい ( 大きい ) 順に並べ替えること データ ソート後 med 最頻値 mode データの中で最も頻繁に出てくる値 mode 7 7 補足 : データ数が偶数の場合は, 中央値は真ん中 つの算術平均 補足 : 最も頻繁に出てくる値がない場合は最頻値はなし 代表値 AVERAGES 中央値や最頻値は何故必要なのか? 例 : 年収 ( 単位 : 万円 ) の代表値は? 算術平均 30 万円 中央値 ( ) / 750 万円 最頻値 700 万円,800 万円 ここが平均? ここが平均
12 統計の分析と利用 00/9/4 代表値 AVERAGES 算術平均, 中央値, 最頻値の関係 左に歪んだ分布 単峰型 右に歪んだ分布 平均 最頻値中央値 平均中央値最頻値 最頻値中央値 平均 代表値 AVERAGES 幾何平均 geometric mea 補足 : 対数を利用すると計算が楽になる log G log L log + L+ log データ G L どんなときに幾何平均が役に立つ? 例題 : 次の表から平均経済成長率を求めよ 年度 経済成長率 % % 3% 4% 5% 答えは 3 3% じゃないよ 5 5 答えは G % だよ % % 3% 4% 5% 年の経済規模を とすると, 009 年の経済規模はその 倍となるこれが.00 (+r) 5 に等しい r が平均
13 統計の分析と利用 00/9/4 代表値 AVERAGES 調和平均 harmoic mea データ H L どんなときに調和平均が役に立つ? 例題 : 行き時速 5 km, 帰り時速 5 kmで走った車の平均速度を求めよ 答えは 答えは 5 km /h 5km /h km/h じゃないよ H km/h だよ COFFEE BREAK 和積の記号 和を表す記号 :Σ( しぐま ) i + L+ i i を i を から まで動かして足す 積を表す記号 :Π( ぱい ) i i L i を i を から まで動かして掛ける 使用例 ) 4 i 5 k 4 j yi i 6 t i 3 + k j ( y ( + y 4 + L+ y ) t
14 統計の分析と利用 00/9/4 COFFEE BREAK 記号を用いた平均の定義 算術平均 幾何平均 調和平均 L + + i i G i L i H i i + L+ 幾何平均 個の積の 乗根 調和平均 逆数の算術平均の逆数 代表値 AVERAGES Q Q Q 3 四分位点 quartile データをソートし,4 等分したときの 3 つの分割点の値 Q : 第 四分位点,QQ 3 : 第 3 四分位点 注意 : 四分位数の定義は複数ある k : 0.5 (-), k 3 : 0.75 (-) とし, Q k + + ( k k ) ( + + ) k k Q3 + k + ( k3 k3 ) ( + + ) 3 k 3 k3 Q など 0.5, Q med 補足 :QQ : 第 四分位点は中央値 med である データ ソート後 quartile: 四分位数 quatile: 分位数 MS Ecel の関数 QUARTILE() では,Q 5.75, Q Mathematica の関数 quatile[] では,Q 5, Q 3 9 R の関数 quatile() では,Q 5.75, Q
15 統計の分析と利用 00/9/4 代表値 AVERAGES ミッド レンジ mid-rage データの最大値と最小値の算術平均 MR {, L, } + mi{, L, } ma データ ソート後 MR ma(0,7, L,0) + mi(0,7, L,0) 演習 -3: 代表値 統計データを使って代表値を計算する 総務省統計局 ( から世帯収入, 世帯貯蓄などのデータを取得し, グラフ化せよ. グラフの形状はどのようになるか? このデータの 算術平均 中央値 最頻値 を計算し, 分布の代表値として最も適切だと思われるのはどれか考察せよ. 第 四分位数 第 3 四分位数 ミッドレンジ を求めよ. 簡単なデータを使って代表値を計算する 以下の 0 個のデータがある 算術平均 中央値 最頻値 を求めよ. 第 四分位数 第 3 四分位数 ミッドレンジ を求めよ. 5
16 統計の分析と利用 00/9/4 -. 一次元のデータ データの散らばり範囲四分位偏差平均偏差分散, 標準偏差 (,,, ) 個 L,, 3, 4, 5, ( 6) データの値らばりを考える 例 :6 個のデータ データ このデータの散らばり具合散らばり具合はどのように測るの? 散らばりの度合いを一つの数値で示し, 利用したい 6
17 統計の分析と利用 00/9/4 散らばり DISPERSION 偏差 deviatio データと平均の差 0.38 : : : 偏差の和は必ず0になる ( 偏差の和を散らばりの指標としては使えない ) データ 平均 偏差 偏差の和 算術平均 偏差 (- 側 ) 偏差 (+ 側 ) 散らばり DISPERSION 分散 variace 偏差の 乗和を平均化した値 S (0 9.63) + (7 9.63) + L + (0 6 平均値からの平均的な差 9.63) データ 平均 偏差 偏差の和 ( 偏差 ) 分散 算術平均 それぞれの偏差を 乗し, 平均する 偏差 偏差
18 統計の分析と利用 00/9/4 散らばり DISPERSION 標準偏差 stadard deviatio 分散の平方根 S (0 9.63) + (7 9.63) 6 + L+ (0 9.63) データ 平均 偏差 偏差の和 ( 偏差 ) 分散 0.6 標準偏差 分散の平方根 散らばり DISPERSION 平均偏差 mea deviatio 偏差の絶対値の合計を平均化した値 平均値からの平均的な差 データ 平均 偏差 偏差の和 ( 偏差 ) 分散 0.6 標準偏差 偏差 平均偏差 算術平均 それぞれの偏差の絶対値をとり, 平均する 偏差 偏差
19 統計の分析と利用 00/9/4 散らばり DISPERSION 範囲 rage 最大値と最小値の差 {, L, } mi{, } R ma, L データ ソート後 R ma(, L, 6) mi(, L, 6) 散らばり DISPERSION 四分位偏差 quartile deviatio 第 3 四分位点 Q 3 と第 四分位点 Q の差の半分 Q 3 Q Q データ ソート後 Q Q Q
20 統計の分析と利用 00/9/4 演習 -4: 散らばり 以下のデータについて散らばりを計算したい このデータの 偏差 をだし, 合計が 0 になることを確かめよ. このデータの 分散 を計算せよ. このデータの 標準偏差 を計算せよ. このデータの 平均偏差 を計算せよ. このデータの 範囲 を計算せよ. 例 ) data[, 5, 7, 9, 3 ] 範囲 :9 8 このデータの 四分位偏差 を計算せよ. COFFEE BREAK 記号を用いた散らばりの定義 分散 S 標準偏差 S ( ) + L + ( ) ) 平均偏差 d ( ) + L+ ( ) + L + 0
21 統計の分析と利用 00/9/4 -. 一次元のデータ データの変換標準化 ( 正規化 ) Cf. 偏差値 (,,, ) 個 L,, 3, 4, 5, ( 6) データの一次変換 標準化 stadardizatio どんな 次元データも標準化しちゃえば同じ土俵で比較できるね! 各データについて, 平均を引き標準偏差で割る z i i S ( i, L, ) 標準得点 stadard score,z 得点 S 変換後のデータは平均 0, 標準偏差 となる. 平均を引く ということは, i 全体の位置を移動し, 真ん中 ( 平均 ) を0にすること. i 標準偏差で割る ということは, 全体を左右から圧縮して, S 標準偏差をにすること.
22 統計の分析と利用 00/9/4 データの一次変換 偏差値 変換後のデータは 平均 50, 標準偏差 0 となる. 標準得点に以下の一次変換を施す Ti 0zi + 50 ( i, L, ) 偏差値得点,T 得点 80 i S.65 元の点数 z 値 z i i i S 標準化 z i i 0 S 偏差値 T i z i + 50 i S データの一次変換 例 :0 人の中間 期末試験の得点,z 得点と偏差値 中間試験 平均 88, 標準偏差 9.8 得点 z 得点 偏差値 , 平均 33, 標準偏差 6 期末試験得点 z 得点 偏差値
23 統計の分析と利用 00/9/4 演習 -5: データの標準化 偏差値を計算しよう 以下のデータはある試験の5 人の学生の結果である. 英語の結果について, 各学生の得点を標準化し,z 得点を出せ. 英語のz 得点をもとに, 各学生の偏差値を計算せよ. 数学 国語についても同様に計算せよ. A B C D E 英語 国語 数学 一次元のデータ データの尺度 (,,, ) 個 L,, 3, 4, 5, ( 6) 3
24 統計の分析と利用 00/9/4 データの測定尺度による分類 測定 (measuremet) と尺度 (scale) 名義 ( 名目 ) 尺度 omial scale 測定が厳密 属性を表す基準 ( 対象に区別がつけられる ) 例 : 性別 ( 男, 女, それ以外 ), パソコン保有 ( 保有, 非保有 ) 順序尺度 ordial scale 対象間に順序がつけられる基準 質的 ( カテゴリ ) データ 例 : 成績 (A>B>C>D), 居住性 ( 住みやすい > まあまあ > すみにくい ) 間隔尺度 iterval scale 間隔のみが意味を持つ基準 例 : 温度 ( 摂氏, 華氏 F), 時刻 ( 午後 3 時から 時間後 ) 比率尺度 ratio scale 比が意味を持つ基準 質的 ( カテゴリ ) データ 量的 ( 数値 ) データ 量的 ( 数値 ) データ 例 : 身長 ( 父は子の.5 倍の背 ), 体重 (5kg 重い ), 絶対温度 ( K, 絶対零度 ) データの測定尺度による集計例 質的データと量的データの集計例 データ例 集計例 質的データ 性別 ( 男, 女 ) 成績 (A,B,C,D) ( 男, 女 ) (A,B,C,D) ( 男, 女 ) (A,B,C,D) ( 男, 女 ) (A,B,C,D) ( 男, 女 ) (A,B,C,D) ( 男, 女 ) (A,B,C,D) ( 男, 女 ) (A,B,C,D) ( 男, 女 ) (A,B,C,D) ( 男, 女 ) (A,B,C,D) ( 男, 女 ) (A,B,C,D) B C ( 男, 女 ) (A,B,C,D) A B C D 計 男 女 0 5 計 4 3 頻度 量的データ 女性身長 身長 次の級データ区間 4
25 統計の分析と利用 00/9/4 演習 -6: データの尺度 身の回りにあるデータは,4 つの尺度のどれに相当するか考えてみよう. 5
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都市環境計画 都市環境計画のための 調査 分析 調査 分析手法の概論分析 ( 主に多変量解析 ) の概論 試験想定問題 多変量解析手法について以下のキーワードを用いて説明せよ 定量データ ( 量的データ ), 定性データ ( 質的データ ) 目的変数 ( 従属変数 ), 説明変数 ( 独立変数 ), 重回帰分析, 判別分析, 因子分析, 数量化 Ⅰ 類, 数量化 Ⅱ 類, 数量化 Ⅲ 類 利用者の利用実態や評価構造の解明等に関する研究
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1 年資料の活用 貧困率 を改善するには ~ 国民生活基礎調査のデータの分布傾向から考える~ 分布の形 代表値( 平均値 中央値 最頻値 ) ヒストグラム 1. 問題について平成 21 年 10 月 20 日の新聞に以下の記事が掲載された 長妻厚生労働相は 20 日, 低所得者の割合を示す 貧困率 を公表し,2007 年は 15.7% であったことを明らかにした 政府として貧困率を公表するのは初めてであるという
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1 第 1 章統計の基礎知識 1 1 なぜ統計解析が必要なのか? 人間は自分自身の経験にもとづいて 感覚的にものごとを判断しがちである 例えばある疾患に対する標準治療薬の有効率が 50% であったとする そこに新薬が登場し ある医師がその新薬を 5 人の患者に使ったところ 4 人が有効と判定されたとしたら 多くの医師はこれまでの標準治療薬よりも新薬のほうが有効性が高そうだと感じることだろう しかし
More information(Microsoft PowerPoint - \214o\215\317\223\235\214va-8.ppt [\214\335\212\267\203\202\201[\203h])
経済統計 a: 第七回 担当教員黒田敏史 今週の内容 テキスト 6 章 データの身近な分析方法 代表値とその他の記述統計 変化率と構成比 弾力性と寄与度 今週の内容 テキスト 6 章 データの身近な分析方法 代表値とその他の記述統計 変化率と構成比 弾力性と寄与度 代表値 集団から得られたデータを一つの値で表現する値 平均 中央値 分散等 記述統計とも呼ばれる どの数値で代表値を作成するかは分析目的に依存
More information高生 ) の傾向を推測することが可能となるが, そのような作業には膨大な時間と費用が必要であり, リアルタイムに教育現場にフィードバックすることは困難である また, 教育現場にとっては, 日本全体の傾向に対する推測統計よりも, 教員が直接担当するクラスの傾向の分析, つまり, 記述統計が優先される
間隔尺度と順序尺度の観点から考えるアンケート データの解析手法 代表値 可視化 検定に基づく相違点の抽出 井上聡 環太平洋大学次世代教育学部 概要授業改善を図るうえにおいて, 担当クラスへのアンケート調査に基づく効果測定は不可欠な要素である 本研究では, 筆者が行った授業アンケート ( 満足度の推移と心理的欲求の変化 ) をもとにして, 質的 量的, 順序尺度 間隔尺度, 離散変数 連続変数の観点から分析を行った
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統計学入門練習問題解答集 この解答集は 995 年度ゼミ生椎野英樹 ( 回生 ) 奥井亮(3 回生 ) 北川宣治(3 回生 ) による学習の成果の一部です. ワープロ入力はもちろん井戸温子さんのおかげです. 利用される方々のご意見を待ちます.(996 年 3 月 6 日 ) 趙君が 7 章 8 章の解答を書き上げました.(996 年 7 月 ) 線型回帰に関する性質の追加. (996 年 8 月 )
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重回帰分析 残差分析 変数選択 1 内容 重回帰分析 残差分析 歯の咬耗度データの分析 R で変数選択 ~ step 関数 ~ 2 重回帰分析と単回帰分析 体重を予測する問題 分析 1 身長 のみから体重を予測 分析 2 身長 と ウエスト の両方を用いて体重を予測 分析 1 と比べて大きな改善 体重 に関する推測では 身長 だけでは不十分 重回帰分析における問題 ~ モデルの構築 ~ 適切なモデルで分析しているか?
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数学類題にチャレンジ 資料の活用 資料の活用語句のまとめ 階級 資料を整理したときの つ つの区間のこと 階級の幅 区間の幅のこと 各階級の最大値と最小値の差 度数 各階級にはいる資料の個数 ( 人数 ) のこと 度数分布表 資料をいくつかの階級に分け 階級ごとに度数を示して分布の様子をわかりやすくした表のこと 階級値 度数分布表で 各階級の真ん中の値のこと ヒストグラム 度数分布多角形 ( 度数折れ線
More information§2-2 記述統計と推測統計
教育 心理系研究のためのデータ分析入門 第 2 章基本統計 SPSS を使ったさまざまなデータの分析手法の紹介 SPSS の基本操作方法データ処理を行う前に抑えておくべき統計の基礎知識の解説 2-1 SPSS を始める前に 2-1-1 SPSS へのデータ入力 (1)[ データビュー ] でデータを直接入力する 1 SPSS を起動 ダイアログボックス ( 図 2.1) キャンセル or[ データを入力
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8/5/ 誤差理論 測定の分類 性格による分類 独立 ( な ) 測定 : 測定値がある条件を満たさなければならないなどの拘束や制約を持たないで独立して行う測定 条件 ( 付き ) 測定 : 三角形の 3 つの内角の和のように, 個々の測定値間に満たすべき条件式が存在する場合の測定 方法による分類 直接測定 : 距離や角度などを機器を用いて直接行う測定 間接測定 : 求めるべき量を直接測定するのではなく,
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講義の目的 サンプルサイズの大きい標本比率の分布は正規分布で近似できることを理解します 科目コード 130509, 130609, 110225 統計学講義第 19/20 回 2019 年 6 月 25 日 ( 火 )6/7 限 担当教員 : 唐渡広志 ( からと こうじ ) 研究室 : email: website: 経済学研究棟 4 階 432 号室 kkarato@eco.u-toyama.ac.jp
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ダンゴムシの 交替性転向反応に 関する研究 3A15 今野直輝 1. 研究の動機 ダンゴムシには 右に曲がった後は左に 左に曲がった後は右に曲がる という交替性転向反応という習性がある 数多くの生物において この習性は見受けられるのだが なかでもダンゴムシやその仲間のワラジムシは その行動が特に顕著であるとして有名である そのため図 1のような道をダンゴムシに歩かせると 前の突き当りでどちらの方向に曲がったかを見ることによって
More information[1] の問題は四分位数の計算方法を知っているだけでは解けず, 四分位数や箱ひげ図の意味がわかり, また,2 回目とのデータの比較について箱ひげ図からわかることの判断といったことができるかどうかが問われていた しかも (2) と (3) はそれぞれ選択肢を 4 個と 2 個答えるが, それぞれ完答を
新課程入試における データの分析 の出題について ~ センター試験での出題を中心に ~ 高校数学 新課程を考える会 事務局長 / 予備校講師大淵智勝 1. はじめに平成 27 年度 (2015 年度 ) から新しい学習指導要領 ( 新課程 ) 下での入試が始まった ただ,2015 年度は 旧課程移行措置 の関係から 新課程と旧課程の共通分野 からの出題が目立った そのため, 新課程特有の分野である数学
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4 章母集団と指定値との量的データの検定 4.1 検定手順今までは質的データの検定の方法を学んで来ましたが これからは量的データについてよく利用される方法を説明します 量的データでは データの分布が正規分布か否かで検定の方法が著しく異なります この章ではまずデータの分布の正規性を調べる方法を述べ 次にデータの平均値または中央値がある指定された値と違うかどうかの検定方法を説明します 以下の図 4.1.1
More information. 測定方法 7 尺度化 ( 数値化 ) 8 絶対判断 評点法採点法カテゴリー尺度法 図示法 / 線分法 心理物理学的測定法 相対判断 分類法 格付け分類法 順位法 一対比較法 リッカート法 カテゴリー尺度法 / 評定尺度法 あなたは ですか? 9 SD(Semantic Differential)
内容. 感性評価 官能評価. 感性評価 官能評価の考え方 測定方法. 測定方法. 統計学 ( 概略 ). 感性評価 官能評価 官能評価と感性評価 官能評価 ヒトの感覚に基づいて評価をおこなうこと 感性評価 ヒトの感性に基づいて評価をおこなうこと イメージや嗜好などを含む 測定尺度 分析型官能評価 (Ⅰ 型官能評価 ) S.S. Stevens 人間が測定器のかわり 品質検査や工程管理嗜好型官能評価
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1/X Chapter 9: Linear correlation Cohen, B. H. (2007). In B. H. Cohen (Ed.), Explaining Psychological Statistics (3rd ed.) (pp. 255-285). NJ: Wiley. 概要 2/X 相関係数とは何か 相関係数の数式 検定 注意点 フィッシャーのZ 変換 信頼区間 相関係数の差の検定
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青森県総合学校教育センター情報教育長期研究講座報告 [2012.3] G13-01 高等学校数学科データの分析における ICT を活用した授業の実践について 青森県立むつ工業高等学校教諭十川恒寿 要 旨 新学習指導要領の必履修科目数学 Ⅰ に新たに データの分析 が導入される この単元には, 四分位数, 箱ひげ図という新しい指導項目がある この単元は, 新学習指導要領解説数学編に示されている通り,ICT
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主成分分析 1 内容 主成分分析 主成分分析について 成績データの解析 R で主成分分析 相関行列による主成分分析 寄与率 累積寄与率 因子負荷量 主成分得点 2 主成分分析 3 次元の縮小と主成分分析 主成分分析 次元の縮小に関する手法 次元の縮小 国語 数学 理科 社会 英語の総合点 5 次元データから1 次元データへの縮約 体形評価 : BMI (Body Mass Index) 判定肥満度の判定方法の1つで
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平成 28 年度山梨県学力把握調査 分析と授業改善のポイント 小学校算数 3 年生版 山梨県教育庁義務教育課 平成 28 年度山梨県学力把握調査 結果分析資料の見方 調査結果概況 正答数分布グラフ 分布の形状から児童生徒の解答状況が分かります 各学校の集計支援ツールでは, 形状だけでなく, 県のデータとの比較もできます 設問別正答率 無解答率グラフ 設問ごとの, 正答率や無解答率が分かります 正答率の低い設問,
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