Medical3

Chapter カスタムテーブルの概要 カスタムテーブル Custom Tables は 複数の変数に基づいた多重クロス集計テーブルや スケール変数を用いた集計テーブルなど より複雑な集計表を自由に設計することができるIBM SPSS Statisticsのオプション製品です テーブ

カスタムテーブル入門 1 カスタムテーブル入門 カスタムテーブル Custom Tables は IBM SPSS Statisticsのオプション機能の1つです カスタムテーブルを追加することで 基本的な度数集計テーブルやクロス集計テーブルの作成はもちろん 複数の変数を積み重ねた多重クロス集計テーブルや スケール変数を用いた集計テーブルなど より複雑で柔軟な集計表を作成することができます この章では

Medical3

Chapter 1 1.4.1 1 元配置分散分析と多重比較の実行 3つの治療法による測定値に有意な差が認められるかどうかを分散分析で調べます この例では 因子が1つだけ含まれるため1 元配置分散分析 one-way ANOVA の適用になります また 多重比較法 multiple comparison procedure を用いて 具体的のどの治療法の間に有意差が認められるかを検定します 1. 分析メニュー

目次 1 章 SPSS の基礎 基本 はじめに 基本操作方法 章データの編集 はじめに 値ラベルの利用 計算結果に基づく新変数の作成 値のグループ化 値の昇順

SPSS 講習会テキスト 明治大学教育の情報化推進本部 IZM20140527 目次 1 章 SPSS の基礎 基本... 3 1.1 はじめに... 3 1.2 基本操作方法... 3 2 章データの編集... 6 2.1 はじめに... 6 2.2 値ラベルの利用... 6 2.3 計算結果に基づく新変数の作成... 7 2.4 値のグループ化... 8 2.5 値の昇順 降順... 10 3

自動車感性評価学 1. 二項検定 内容 2 3. 質的データの解析方法 1 ( 名義尺度 ) 2.χ 2 検定 タイプ 1. 二項検定 官能検査における分類データの解析法 識別できるかを調べる 嗜好に差があるかを調べる 2 点比較法 2 点識別法 2 点嗜好法 3 点比較法 3 点識別法 3 点嗜好

. 内容 3. 質的データの解析方法 ( 名義尺度 ).χ 検定 タイプ. 官能検査における分類データの解析法 識別できるかを調べる 嗜好に差があるかを調べる 点比較法 点識別法 点嗜好法 3 点比較法 3 点識別法 3 点嗜好法 : 点比較法 : 点識別法 配偶法 配偶法 ( 官能評価の基礎と応用 ) 3 A か B かの判定において 回の判定でAが選ばれる回数 kは p の二項分布に従う H :

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/ 社会調査論 本章の概要 本章では クロス集計表を用いた独立性の検定を中心に方法を学ぶ 1) 立命館大学経済学部 寺脇 拓 2 11 1.1 比率の推定 ベルヌーイ分布 (Bernoulli distribution) 浄水器の所有率を推定したいとする 浄水器の所有の有無を表す変数をxで表し 浄水器をもっている を 1 浄水器をもっていない を 0 で表す 母集団の浄水器を持っている人の割合をpで表すとすると

EBNと疫学

推定と検定 57 ( 復習 ) 記述統計と推測統計 統計解析は大きく 2 つに分けられる 記述統計 推測統計 記述統計 観察集団の特性を示すもの 代表値 ( 平均値や中央値 ) や ばらつきの指標 ( 標準偏差など ) 図表を効果的に使う 推測統計 観察集団のデータから母集団の特性を 推定 する 平均 / 分散 / 係数値などの推定 ( 点推定 ) 点推定値のばらつきを調べる ( 区間推定 ) 検定統計量を用いた検定

基礎統計

基礎統計 第 11 回講義資料 6.4.2 標本平均の差の標本分布 母平均の差 標本平均の差をみれば良い ただし, 母分散に依存するため場合分けをする 1 2 3 分散が既知分散が未知であるが等しい分散が未知であり等しいとは限らない 1 母分散が既知のとき が既知 標準化変量 2 母分散が未知であり, 等しいとき 分散が未知であるが, 等しいということは分かっているとき 標準化変量 自由度 の t

情報工学概論

確率と統計 中山クラス 第 11 週 0 本日の内容 第 3 回レポート解説 第 5 章 5.6 独立性の検定 ( カイ二乗検定 ) 5.7 サンプルサイズの検定結果への影響練習問題 (4),(5) 第 4 回レポート課題の説明 1 演習問題 ( 前回 ) の解説 勉強時間と定期試験の得点の関係を無相関検定により調べる. データ入力 > aa

第1回

SPSS 基礎操作メモ IBM SPSS ver.20 で確認 保田時男 ( 関西大学社会学部 ) tyasuda@zf7.so-net.ne.jp これは SPSS を使ってレポート等で基礎的な調査データ分析をするための操作メモです SPSS のしっかりした入門書としては 小田 ( 2007) や秋川 (2007) を推薦しています 小田利勝 2007 ウルトラ ビギナーのための SPSS による統計解析入門

第1回

やすだ社会学研究法 a( 2016 年度春学期担当 : 保田 ) 基礎分析 ( 1): 一変量 / 二変量の分析 SPSSの基礎 テキスト pp.1-29 pp.255-257 データの入力 [ データビュー ] で Excelのように直接入力できる [ 変数ビュー ] で変数の情報を入力できる 名前 変数の形式的なアルファベット名例 )q12 ラベル 変数の内容を表現例 ) 婚姻状態値 各値の定義例

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経済統計学 ( 補足 ) 最小二乗法について 担当 : 小塚匡文 2015 年 11 月 19 日 ( 改訂版 ) 神戸大学経済学部 2015 年度後期開講授業 補足 : 最小二乗法 ( 単回帰分析 ) 1.( 単純 ) 回帰分析とは? 標本サイズTの2 変数 ( ここではXとY) のデータが存在 YをXで説明する回帰方程式を推定するための方法 Y: 被説明変数 ( または従属変数 ) X: 説明変数

EBNと疫学

ノンパラメトリック検定 94 質的変数と質的変数の関連性を調べる - クロス表 行周辺度数 肺がん合計発生発生しないあり 100 人 900 人 1000 人喫煙なし 10 人 990 人 1000 人合計 110 人 1890 人 2000 人 列周辺度数 95 クロス表 - 行パーセント 各行のセルの度数を行周辺度数で割って 100 をかけたもの 行周辺度数 肺がん合計発生発生しない 10%(100

仮説検定を伴う方法では 検定の仮定が満たされ 検定に適切な検出力があり データの分析に使用される近似で有効な結果が得られることを確認することを推奨します カイ二乗検定の場合 仮定はデータ収集に固有であるためデータチェックでは対応しません Minitab は近似法の検出力と妥当性に焦点を絞っています

MINITAB アシスタントホワイトペーパー本書は Minitab 統計ソフトウェアのアシスタントで使用される方法およびデータチェックを開発するため Minitab の統計専門家によって行われた調査に関する一連の文書の 1 つです カイ二乗検定 概要 実際には 連続データの収集が不可能な場合や難しい場合 品質の専門家は工程を評価するためのカテゴリデータの収集が必要となることがあります たとえば 製品は不良

経済統計分析１ イントロダクション

1 経済統計分析 9 分散分析 今日のおはなし. 検定 statistical test のいろいろ 2 変数の関係を調べる手段のひとつ適合度検定独立性検定分散分析 今日のタネ 吉田耕作.2006. 直感的統計学. 日経 BP. 中村隆英ほか.1984. 統計入門. 東大出版会. 2 仮説検定の手続き 仮説検定のロジック もし帰無仮説が正しければ, 検定統計量が既知の分布に従う 計算された検定統計量の値から,

スライド 1

データ解析特論第 10 回 ( 全 15 回 ) 2012 年 12 月 11 日 ( 火 ) 情報エレクトロニクス専攻横田孝義 1 終了 11/13 11/20 重回帰分析をしばらくやります 12/4 12/11 12/18 2 前回から回帰分析について学習しています 3 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える

(3) 検定統計量の有意確率にもとづく仮説の採否データから有意確率 (significant probability, p 値 ) を求め 有意水準と照合する 有意確率とは データの分析によって得られた統計値が偶然おこる確率のこと あらかじめ設定した有意確率より低い場合は 帰無仮説を棄却して対立仮説

第 3 章 t 検定 (pp. 33-42) 3-1 統計的検定 統計的検定とは 設定した仮説を検証する場合に 仮説に基づいて集めた標本を 確率論の観点から分析 検証すること 使用する標本は 母集団から無作為抽出されたものでなければならない パラメトリック検定とノンパラメトリック検定 パラメトリック検定は母集団が正規分布に従う間隔尺度あるいは比率尺度の連続データを対象とする ノンパラメトリック検定は母集団に特定の分布を仮定しない

RSS Higher Certificate in Statistics, Specimen A Module 3: Basic Statistical Methods Solutions Question 1 (i) 帰無仮説 : 200C と 250C において鉄鋼の破壊応力の母平均には違いはな

RSS Higher Certiicate in Statistics, Specimen A Module 3: Basic Statistical Methods Solutions Question (i) 帰無仮説 : 00C と 50C において鉄鋼の破壊応力の母平均には違いはない. 対立仮説 : 破壊応力の母平均には違いがあり, 50C の方ときの方が大きい. n 8, n 7, x 59.6,

統計的データ解析

統計的データ解析 011 011.11.9 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 連続確率分布の平均値 分散 比較のため P(c ) c 分布 自由度 の ( カイ c 平均値 0, 標準偏差 1の正規分布 に従う変数 xの自乗和 c x =1 が従う分布を自由度 の分布と呼ぶ 一般に自由度の分布は f /1 c / / ( c ) {( c ) e }/ ( / ) 期待値 二乗 ) 分布 c

無党派層についての分析 芝井清久 神奈川大学人間科学部教務補助職員 統計数理研究所データ科学研究系特任研究員 注 ) 図表は 不明 無回答 を除外して作成した 設問によっては その他 の回答も除外した この分析では Q13 で と答えた有権者を無党派層と定義する Q13 と Q15-1, 2 のクロ

Ⅰ 無党派層についての分析 無党派層についての分析 芝井清久 神奈川大学人間科学部教務補助職員 統計数理研究所データ科学研究系特任研究員 注 ) 図表は 不明 無回答 を除外して作成した 設問によっては その他 の回答も除外した この分析では Q13 で と答えた有権者を無党派層と定義する Q13 と Q15-1, 2 のクロス表 Q13 合計 Q15-1 男性 度数 76 78 154 行 % 49.4%

スライド 1

データ解析特論重回帰分析編 2017 年 7 月 10 日 ( 月 )~ 情報エレクトロニクスコース横田孝義 1 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える 具体的には y = a + bx という回帰直線 ( モデル ) でデータを代表させる このためにデータからこの回帰直線の切片 (a) と傾き (b) を最小

ビジネス統計 統計基礎とエクセル分析　正誤表

ビジネス統計統計基礎とエクセル分析 ビジネス統計スペシャリスト エクセル分析スペシャリスト 公式テキスト正誤表と学習用データ更新履歴 平成 30 年 5 月 14 日現在 公式テキスト正誤表 頁場所誤正修正 6 知識編第 章 -3-3 最頻値の解説内容 たとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 167.5cm というたとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 165.0cm ということになります

Excelによる統計分析検定_知識編_小塚明_5_9章.indd

第7章57766 検定と推定 サンプリングによって得られた標本から, 母集団の統計的性質に対して推測を行うことを統計的推測といいます 本章では, 推測統計の根幹をなす仮説検定と推定の基本的な考え方について説明します 前章までの知識を用いて, 具体的な分析を行います 本章以降の知識は操作編での操作に直接関連していますので, 少し聞きなれない言葉ですが, 帰無仮説 有意水準 棄却域 などの意味を理解して,

PowerPoint プレゼンテーション

学位論文作成のための疫学 統計解析の実際 徳島大学大学院 医歯薬学研究部 社会医学系 予防医学分野 有澤孝吉 (e-mail: karisawa@tokushima-u.ac.jp) 本日の講義の内容 (SPSS を用いて ) 記述統計 ( データのまとめ方 ) 代表値 ばらつき正規確率プロット 正規性の検定標準偏差 不偏標準偏差 標準誤差の区別中心極限定理母平均の区間推定 ( 母集団の標準偏差が既知の場合

講義資料 P2 文献の種類 著書論文 学会誌紀要報告書市販雑誌 その他学会発表 種類具体例注意すること出版社 保育学研究 ( 日本保育学会 ) 児童学研究 ( 聖徳大学 ) 児童心理 日本学術会議協力学術研究団体 / 査読付大学のレベル / 査読付 (2) 論文の書式 * 各研究科 指導教官によって

講義資料 P1 第 1 回ガイダンス 1 受講にあたって (1) 担当者宮本友弘 ( 東北大学高度教養教育 学生支援機構准教授 ) E-mail: tomohiro@tohoku.ac.jp 専門 : 心理学 / 教育情報学 (2) 授業の概要 ( シラバス参照 ) (3) 教材 1 授業用の Web サイトを開設しています http://www16.plala.or.jp/tm-home/rm2016/

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第 7 回 t 分布と t 検定 実験計画学 A.t 分布 ( 小標本に関する平均の推定と検定 ) 前々回と前回の授業では, 標本が十分に大きいあるいは母分散が既知であることを条件に正規分布を用いて推定 検定した. しかし, 母集団が正規分布し, 標本が小さい場合には, 標本分散から母分散を推定するときの不確実さを加味したt 分布を用いて推定 検定しなければならない. t 分布は標本分散の自由度 f(

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回帰分析 ( その 3) 経済情報処理 価格弾力性の推定ある商品について その購入量を w 単価を p とし それぞれの変化量を w p で表 w w すことにする この時 この商品の価格弾力性 は により定義される これ p p は p が 1 パーセント変化した場合に w が何パーセント変化するかを示したものである ここで p を 0 に近づけていった極限を考えると d ln w 1 dw dw

Python-statistics5 Python で統計学を学ぶ (5) この内容は山田 杉澤 村井 (2008) R によるやさしい統計学 (

http://localhost:8888/notebooks/... Python で統計学を学ぶ (5) この内容は山田 杉澤 村井 (2008) R によるやさしい統計学 (http://shop.ohmsha.co.jp/shop /shopdetail.html?brandcode=000000001781&search=978-4-274-06710-5&sort=) を参考にしています

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3 章対応のある 群間の量的データの検定 3. 検定手順 この章では対応がある場合の量的データの検定方法について学びます この場合も図 3. のように最初に正規に従うかどうかを調べます 正規性が認められた場合は対応がある場合の t 検定 正規性が認められない場合はウィルコクソン (Wlcoxo) の符号付き順位和検定を行ないます 章で述べた検定方法と似ていますが ここでは対応のあるデータ同士を引き算した値を用いて判断します

ANOVA

3 つ z のグループの平均を比べる ( 分散分析 : ANOVA: analysis of variance) 分散分析は 全体として 3 つ以上のグループの平均に差があるか ということしかわからないために, どのグループの間に差があったかを確かめるには 多重比較 という方法を用います これは Excel だと自分で計算しなければならないので, 分散分析には統計ソフトを使った方がよいでしょう 1.

異文化言語教育評価論 ⅠA 教育 心理系研究のためのデータ分析入門 第 3 章 t 検定 (2 変数間の平均の差を分析 ) 平成 26 年 5 月 7 日 報告者 :M.S. I.N. 3-1 統計的検定 統計的検定 : 設定した仮説にもとづいて集めた標本を確率論の観点から分析し 仮説検証を行うこと

異文化言語教育評価論 ⅠA 教育 心理系研究のためのデータ分析入門 第 3 章 t 検定 (2 変数間の平均の差を分析 ) 平成 26 年 5 月 7 日 報告者 :M.S. I.N. 3-1 統計的検定 統計的検定 : 設定した仮説にもとづいて集めた標本を確率論の観点から分析し 仮説検証を行うこと 使用する標本は母集団から無作為抽出し 母集団を代表している値と考える 標本同士を比較して得た結果から

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JMP による対話的パーティショニング SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2009 年 5 月 1. はじめに JMP では メニュー パーティション により 決定木の分析を行うことができます 本文書は このパーティションのメニューに関 する技術的事項を述べます 2. パーティションに関する Q&A この章では JMP のパーティションについての疑問を Q&A

クロス集計表の作成 2 つのカテゴリ変数をもつデータがあるとする ( 例 )AGE( 年齢 ),EXPOSURE( 曝露の有無 ) と DISEASE( 病気の有無 ) についての 40 人のデータ タブ区切りテキストファイル

第 11 回クロス集計 (1) 今回はカテゴリ変数が 2 つ以上ある場合に, その関係をみる話に入ります クロス集計の方法とクロス集計表の操作 2 つのカテゴリ変数が独立 ( 無相関 ) であるという帰無仮説の検定 第 3 の変数で層別化することによって交絡を制御する話 2 つのカテゴリ変数間の関連の程度の評価 ( 次回 ) クロス集計表の作成 2 つのカテゴリ変数をもつデータがあるとする ( 例

第７章

5. 推定と検定母集団分布の母数を推定する方法と仮説検定の方法を解説する まず 母数を一つの値で推定する点推定について 推定精度としての標準誤差を説明する また 母数が区間に存在することを推定する信頼区間も取り扱う 後半は統計的仮説検定について述べる 検定法の基本的な考え方と正規分布および二項確率についての検定法を解説する 5.1. 点推定先に述べた統計量は対応する母数の推定値である このように母数を一つの値およびベクトルで推定する場合を点推定

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3 章質的データの検定これから検定の手法を順番に詳しく見て行きましょう 最初は質的データの検定についてです 質的データの検定は構成比率の検定で アンケートで賛成が過半数であるかとか 賛成の比率が男女で異なるかといったことを調べます これからは最初に例題を置き それについて College Analysis による回答を示します 理論のところではその検定のために使った公式を簡単に表示しますが 必要なければ無視してもらって結構です

講義「○○○○」

講義 信頼度の推定と立証 内容. 点推定と区間推定. 指数分布の点推定 区間推定 3. 指数分布 正規分布の信頼度推定 担当 : 倉敷哲生 ( ビジネスエンジニアリング専攻 ) 統計的推測 標本から得られる情報を基に 母集団に関する結論の導出が目的 測定値 x x x 3 : x 母集団 (populaio) 母集団の特性値 統計的推測 標本 (sample) 標本の特性値 分布のパラメータ ( 母数

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講義で使用するので テキスト ( 地域診断のすすめ方 ) を必ず持参すること 5 4 統計処理のすすめ方 ( テキスト P. 134 136) 1. 6つのステップ 分布を知る ( 度数分布表 ヒストグラム ) 基礎統計量を求める Ø 代表値 Ø バラツキ : 範囲 ( 最大値 最小値 四分位偏位 ) 分散 標準偏差 標準誤差 集計する ( 単純集計 クロス集計 ) 母集団の情報を推定する ( 母平均

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011/4/13 付録 A1( 推測統計学の基礎 ) 付録 A1 推測統計学の基礎 1. 統計学. カイ 乗検定 3. 分散分析 4. 相関係数 5. 多変量解析 1. 統計学 3 統計ソフト 4 記述統計学 推測統計学 検定 ノンパラメトリック検定名義 / 分類尺度順序 / 順位尺度パラメトリック検定間隔 / 距離尺度比例 / 比率尺度 SAS SPSS R R-Tps (http://cse.aro.affrc.go.jp/takezawa/r-tps/r.html)

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講義予定 環境プラニング演習 II 第 0 回 009. 6. 7 千葉大学工学部都市環境システム学科 山崎文雄 http://ares.tu.cha-u.jp/ tu ujp/ ( 009 年 4 月 8 日 ( 土 :50 ー 4:0 演習の説明, 微分 積分と数値計算 ( 009 年 4 月 5 日 ( 土 :50 ー 4:0 微分 積分と数値計算 (3 009 年 5 月 9 日 ( 土 :50

JMP による 2 群間の比較 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2008 年 3 月 JMP で t 検定や Wilcoxon 検定はどのメニューで実行できるのか または検定を行う際の前提条件の評価 ( 正規性 等分散性 ) はどのメニューで実行できるのかと

JMP による 2 群間の比較 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2008 年 3 月 JMP で t 検定や Wilcoxon 検定はどのメニューで実行できるのか または検定を行う際の前提条件の評価 ( 正規性 等分散性 ) はどのメニューで実行できるのかというお問い合わせがよくあります そこで本文書では これらについて の回答を 例題を用いて説明します 1.

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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

株主通信：第16期 中間報告書

9 1 20,000 15,000 10,000 5,000 2007/4 2008/4 2009/4 2010/4 2011/4 2012/4 2013/4 01 02 2 3 03 04 4 05 06 5 133,362 206,945 344,360 363,936 67,583 128,114 819 18,583 412,477 846,445 164,935 422,265 1,433,645

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第 8 回 t 分布と t 検定 生物統計学 A.t 分布 ( 小標本に関する平均の推定と検定 ) 前々回と前回の授業では, 標本が十分に大きいあるいは母分散が既知であることを条件に正規分布を用いて推定 検定した. しかし, 母集団が正規分布し, 標本が小さい場合には, 標本分散から母分散を推定するときの不確実さを加味したt 分布を用いて推定 検定しなければならない. t 分布は標本分散の自由度 f(

IBM Software Business Analytics IBM SPSS Custom Tables IBM SPSS Custom Tables カスタムテーブルを即時に作成 ハイライト 分析結果を簡単に要約して共有 ドラッグ アンド ドロップ機能を使用して すばやく簡単にテーブルを作成

カスタムテーブルを即時に作成 ハイライト 分析結果を簡単に要約して共有 ドラッグ アンド ドロップ機能を使用して すばやく簡単にテーブルを作成 テーブル作成中のプレビューとリアルタイムでの変更 指定カテゴリ除外 欠落値セルの表示 表内への小計の追加など レポート用として Microsoft Word Microsoft Excel または Microsoft PowerPoint への簡単にエクスポート

Microsoft Word - Stattext12.doc

章対応のない 群間の量的データの検定. 検定手順 この章ではデータ間に 対 の対応のないつの標本から推定される母集団間の平均値や中央値の比較を行ないます 検定手法は 図. のようにまず正規に従うかどうかを調べます 但し この場合はつの群が共に正規に従うことを調べる必要があります 次に 群とも正規ならば F 検定を用いて等分散であるかどうかを調べます 等分散の場合は t 検定 等分散でない場合はウェルチ

<4D F736F F D F4390B394C5816A8C B835E C835A AA90CD82A982E78CA982E990B68A888F4B8AB595618AC7979D312D332E646F63>

3 も 飲酒習慣 に替えておきましょう( 図 12) その上で 飲酒分類 をフィールドリストにドラッグして消します 同じように 高血圧判定 もグループ化を図り 1 を 正常血圧 2-4 を 血圧異常 とします 高血圧判定 2 を作り もとの 高血圧判定 を消します これで飲酒と血圧のクロス集計が完成しました ページの選択で 男女の結果 ( 図 13) 男女別の結果( 図 1 4 15) が得られます

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付録 B エクセルの使い方 藪友良 (2019/04/05) 統計学を勉強しても やはり実際に自分で使ってみないと理解は十分ではあ りません ここでは 実際に統計分析を使う方法のひとつとして Microsoft Office のエクセルの使い方を解説します B.1 分析ツールエクセルについている分析ツールという機能を使えば さまざまな統計分析が可能です まず この機能を使えるように設定をします もし

Microsoft PowerPoint - Statistics[B]

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

SPSSによる実習

金井雅之 小林盾 渡邉大輔編 社会調査の応用 ( 弘文堂 ) オンライン資料 SPSS による実習 第 1 版 ( 2012 年 1 月 26 日 ) 目次 1-2 基本的な考え方 2: 三元クロス表の分析... 3 クロス表の作成... 3 クロス表から行比率や関連の指標を計算する... 4 1-3 基本的な考え方 3: 偏相関係数... 7 2 変数の散布図と相関係数... 7 偏相関係数を求める...

第 3 回講義の項目と概要 統計的手法入門 : 品質のばらつきを解析する 平均と標準偏差 (P30) a) データは平均を見ただけではわからない 平均が同じだからといって 同一視してはいけない b) データのばらつきを示す 標準偏差 にも注目しよう c) 平均

第 3 回講義の項目と概要 016.8.9 1.3 統計的手法入門 : 品質のばらつきを解析する 1.3.1 平均と標準偏差 (P30) a) データは平均を見ただけではわからない 平均が同じだからといって 同一視してはいけない b) データのばらつきを示す 標準偏差 にも注目しよう c) 平均 :AVERAGE 関数, 標準偏差 :STDEVP 関数とSTDEVという関数 1 取得したデータそのものの標準偏差

Microsoft PowerPoint - statistics pptx

統計学 第 回 講義 仮説検定 Part-3 06 年 6 8 ( )3 限 担当教員 唐渡 広志 ( からと こうじ ) 研究室 経済学研究棟 4 階 43 号室 email kkarato@eco.u-toyama.ac.j webite htt://www3.u-toyama.ac.j/kkarato/ 講義の目的 つの 集団の平均 ( 率 ) に差があるかどうかを検定する 法を理解します keyword:

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R で統計解析入門 (12) 生存時間解析 中篇 準備 : データ DEP の読み込み 1. データ DEP を以下からダウンロードする http://www.cwk.zaq.ne.jp/fkhud708/files/dep.csv /fkh /d 2. ダウンロードした場所を把握する ここでは c:/temp とする 3. R を起動し,2. 2 の場所に移動し, データを読み込む 4. データ

解答のポイント 第 1 章問 1 ポイント仮に1 年生全員の数が 100 人であったとする.100 人全員に数学の試験を課して, それらの 100 人の個人個人の点数が母集団となる. 問 2 ポイント仮に10 人を抽出するとする. 学生に1から 100 までの番号を割り当てたとする. 箱の中に番号札

解答のポイント 第 1 章問 1 ポイント仮に1 年生全員の数が 100 人であったとする.100 人全員に数学の試験を課して, それらの 100 人の個人個人の点数が母集団となる. 問 2 ポイント仮に10 人を抽出するとする. 学生に1から 100 までの番号を割り当てたとする. 箱の中に番号札を入れまず1 枚取り出す ( 仮に1 番とする ). 最初に1 番の学生を選ぶ. その1 番の札を箱の中に戻し,

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Ⅰ. クロス集計 一人暮らしか否か と 各群 アンケート 2 分析結果 群 統制群 真心群 総計 はい 66 72 69 207 いいえ 18 18 16 52 無回答 2 0 0 2 総計 86 90 85 261 授業名 / 団体名 と 性別 授業名 / 団体名 性別 男性 女性 無回答 総計 Neopolis 5 5 0 10 purplum e 6 10 0 16 女子ラクロス部 0 30

異文化言語教育評価論 ⅠA 第 4 章分散分析 (3 グループ以上の平均を比較する ) 平成 26 年 5 月 14 日 報告者 :D.M. K.S. 4-1 分散分析とは 検定の多重性 t 検定 2 群の平均値を比較する場合の手法分散分析 3 群以上の平均を比較する場合の手法 t 検定

異文化言語教育評価論 ⅠA 第 4 章分散分析 (3 グループ以上の平均を比較する ) 平成 26 年 5 月 14 日 報告者 :D.M. K.S. 4-1 分散分析とは 4-1-1 検定の多重性 t 検定 2 群の平均値を比較する場合の手法分散分析 3 群以上の平均を比較する場合の手法 t 検定の反復 (e.g., A, B, C の 3 群の比較を A-B 間 B-C 間 A-C 間の t 検定で行う

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みんなの 医療統計 12 基礎理論と EZR を完全マスター! Ayumi SHINTANI はじめに EZR EZR iii EZR 2016 2 iv CONTENTS はじめに... ⅲ EZR をインストールしよう... 1 EZR 1...1 EZR 2...3...8 R Console...10 1 日目 記述統計量...11 平均値と中央値... 11...12...15...18

PowerPoint プレゼンテーション

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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計測工学 II 第 13 回 Excel による有意差の検定 今日の内容 第 13 回 Excel による有意差の検定 危険率や統計検定 を学習します 有意差とは? 計測して データを取りました データ処理して 特性を調べました それで 何がわかるの? ある治療法だと 病気の治癒率が高い! なぜ そう言い切ることができるの? 有意差があることを示す 意味の有る差 (Significant Difference)

青焼　1章[15-52].indd

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

数値計算法

数値計算法 011/5/5 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) レポート課題 1( 締め切りは 5/5) 平均値と標準偏差を求めるプログラム 入力 : データの数 データ データは以下の 10 個 ( 例えばある月の最高気温 ( )10 日分 ) 34.3,5.0,3.,34.6,.9,7.7,30.6,5.8,3.0,31.3 出力 :( 標本 ) 平均値 標準偏差 ソースプログラムと出力結果をメイルの本文にして

Excel2013　ピボットテーブル基礎

OA スキルアップ Excel2013 ピボットテーブル基礎 1 / 8 Excel2013 ピボットテーブル基礎 1. ピボットテーブルの作成 1-1 ピボットテーブルとは ピボットテーブルは 大量のデータを集計分析するツールとして業務に欠かせない Excel の重要な機能の 1 つです データベース形式の表データをもとに 様々な角度からクロス集計表を作成することができます また その集計結果をもとにグラフを作成してデータ傾向を視覚化することもできます

Microsoft PowerPoint - Econometrics pptx

計量経済学講義 第 4 回回帰モデルの診断と選択 Part 07 年 ( ) 限 担当教員 : 唐渡 広志 研究室 : 経済学研究棟 4 階 43 号室 emal: kkarato@eco.u-toyama.ac.p webste: http://www3.u-toyama.ac.p/kkarato/ 講義の目的 誤差項の分散が不均 である場合や, 系列相関を持つ場合についての検定 法と修正 法を学びます

Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷

熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている

IBM SPSS Custom Tables 19

IBM SPSS Custom Tables 19 Note: Before using this information and the product it supports, read the general information under Notices p.220. This document contains proprietary information of SPSS Inc,

相関分析・偏相関分析

相関分析 偏相関分析 教育学研究科修士課程 1 回生 田中友香理 MENU 相関とは 相関分析とは ' パラメトリックな手法 ( Pearsonの相関係数について SPSSによる相関係数 偏相関係数 SPSSによる偏相関係数 順位相関係数とは ' ノンパラメトリックな手法 ( SPSS による順位相関係数 おまけ ' 時間があれば ( 回帰分析で2 変数間の関係を出す 曲線回帰分析を行う 相関とは

<4D F736F F D204B208C5182CC94E497A682CC8DB782CC8C9F92E BD8F6494E48A722E646F6378>

3 群以上の比率の差の多重検定法 013 年 1 月 15 日 017 年 3 月 14 日修正 3 群以上の比率の差の多重検定法 ( 対比較 ) 分割表で表記される計数データについて群間で比率の差の検定を行う場合 全体としての統計的有意性の有無は χ 検定により判断することができるが 個々の群間の差の有意性を判定するためには多重検定法が必要となる 3 群以上の比率の差を対比較で検定する方法としては

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章重回帰分析 複数の変数で 1つの変数を予測するような手法を 重回帰分析 といいます 前の巻でところで述べた回帰分析は 1つの説明変数で目的変数を予測 ( 説明 ) する手法でしたが この説明変数が複数個になったと考えればよいでしょう 重回帰分析はこの予測式を与える分析手法です 以下の例を見て下さい 例 以下のデータ (Samples 重回帰分析 1.txt) をもとに体重を身長と胸囲の1 次関数で

カイ二乗フィット検定、パラメータの誤差

統計的データ解析 008 008.. 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 問題 C (, ) ( x xˆ) ( y yˆ) σ x πσ σ y y Pabx (, ;,,, ) ˆ y σx σ y = dx exp exp πσx ただし xy ˆ ˆ はyˆ = axˆ+ bであらわされる直線モデル上の点 ( ˆ) ( ˆ ) ( ) x x y ax b y ax b Pabx (,

統計学 Ⅱ( 章 ( 区間推定のシミュレーション 母平均 μ の区間推定 X ~ N, のとき X T ~ 自由度 1の t分布 1 自由度 -1のt 分布の97.5% 点 :t.975 P t T t この式に T を代入する t.975 母集団

統計学 Ⅱ(16 11-1 章 11 章母集団パラメータの推定 1. 信頼区間 (1 点推定と区間推定 ( 区間推定のシミュレーション (3 母平均 μの信頼区間 (4 母比率 pの信頼区間 (5 母比率 pのより厳密な信頼区間. 点推定量の特性 (1 標本平均 X の持つ望ましい性質 ( 不偏性 (3 推定量の分散と有効性 (4 平均 乗誤差 MEと最小分散性 (5 一致性 (6 チェビシェフの不等式

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章母集団と指定値との量的データの検定. 検定手順 前章で質的データの検定手法について説明しましたので ここからは量的データの検定について話します 量的データの検定は少し分量が多くなりますので 母集団と指定値との検定 対応のない 群間の検定 対応のある 群間の検定 と 3つに章を分けて話を進めることにします ここでは 母集団と指定値との検定について説明します 例えば全国平均が分かっている場合で ある地域の標本と全国平均を比較するような場合や

サーバに関するヘドニック回帰式（再推計結果）

2012 年 3 月 日本銀行調査統計局 企業物価指数 サーバ に関するヘドニック回帰式 ( 再推計結果 ) 企業物価指数 サーバ の品質調整に適用するヘドニック回帰式について 1 最新のデータを用いて再推計しましたので その結果をお知らせします 1. サーバのヘドニック推計に関する基本方針 留意事項推計頻度 年 1 回 (2 月 ) 適用範囲 国内品 輸出品 輸入品に対し 同一の推計式を適用 2

仮説検定の手順

2018 年 4 月 4 日 ( 東京 ) 仮説検定とその手順 基礎編 折笠秀樹 ( 富山大学 ) 折笠秀樹富山大学 で検索 折笠秀樹教室 前提 統計学には 記述統計 Descriptive statistics ( ナイチンゲール コレラ ) 推測統計 Inferential statistics (R.A. フィッシャー ) 仮説検定 (Hypothesis testing) 推定 信頼区間 (Estimation/

統計学 - 社会統計の基礎 - 正規分布 標準正規分布累積分布関数の逆関数 t 分布正規分布に従うサンプルの平均の信頼区間 担当 : 岸 康人 資料ページ :

統計学 - 社会統計の基礎 - 正規分布 標準正規分布累積分布関数の逆関数 t 分布正規分布に従うサンプルの平均の信頼区間 担当 : 岸 康人 資料ページ : https://goo.gl/qw1djw 正規分布 ( 復習 ) 正規分布 (Normal Distribution)N (μ, σ 2 ) 別名 : ガウス分布 (Gaussian Distribution) 密度関数 Excel:= NORM.DIST

2. 時系列分析 プラットフォームの使用法 JMP の 時系列分析 プラットフォームでは 一変量の時系列に対する分析を行うことができます この章では JMP のサンプルデ ータを用いて このプラットフォームの使用法をご説明します JMP のメニューバーより [ ヘルプ ] > [ サンプルデータ ]

JMP を用いた ARIMA モデルのあてはめ SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2013 年 2 月作成 1. はじめに JMP の時系列分析では 一変量の時系列データに対する分析や予測を行うことができ 時系列データに対するグラフ表示 時系列モデルのあてはめ モデルの評価 予測まで 対話的に分析を実行することができます 時系列データにあてはめるモデルとしては

心理学統計法科目コード FB3537 単位数履修方法配当年次担当教員 2 R or SR( 講義 ) 2 年以上河地庸介 2017 年度以前 2018 年度以降に入学した方どちらも履修登録できます 2017 年度以前入学者で 心理学研究法 Ⅱ を履修登録しておらず認定心理士の取得を目指す方 および

心理学統計法科目コード FB3537 単位数履修方法配当年次担当教員 2 R or SR( 講義 ) 2 年以上河地庸介 2017 年度以前 2018 年度以降に入学した方どちらも履修登録できます 2017 年度以前入学者で 心理学研究法 Ⅱ を履修登録しておらず認定心理士の取得を目指す方 および 心理学研究法 Ⅱ のスクーリングを未受講で 心理学統計法 に履修科目を変更された方は 本科目の学習を行ってください

このデータは ダイアモンドの価格 ( 価格 ) に対する 評価の影響を調べるために収集されたものです 影響と考えられるものは カラット重量 カラー クラリティー 深さ テーブル径 カット 鑑定機関 の 7 つになります 特に カラット重量 カラー クラリティー カット は 4C と呼ばれ ダイヤモン

JMP 10 のグラフビルダーで作成できるグラフ SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2012 年 9 月作成 1. はじめに グラフビルダーは グラフを対話的に作成するツールです グラフビルダーでは グラフの種類を選択することにより 散布図 折れ線グラフ 棒グラフなどさまざまなグラフを作成することができます さらに グループ変数を用いて グラフを縦や横に分割することができ

IBM Software Business Analytics IBM SPSS Missing Values IBM SPSS Missing Values 空白を埋める際の適切なモデルを構築 ハイライト データをさまざまな角度から容易に検証する 欠損データの問題を素早く診断する 欠損値を推定値に

空白を埋める際の適切なモデルを構築 ハイライト データをさまざまな角度から容易に検証する 欠損データの問題を素早く診断する 欠損値を推定値に置き換える 欠損データ タイプおよび極値を表示する 隠れたバイアスを除去する アンケート調査や市場調査 社会科学 データ マイニングなどの多くの専門家が 調査データの検証に を使用しています 欠損データを無視したり 除外したりすると 偏った無意味な結果につながる危険性があります

現代日本論演習／比較現代日本論研究演習I「統計分析の基礎」

URL: http://tsigeto.info/statg/ I () 3 2016 2 ( 7F) 1 : (1); (2) 1998 (70 20% 6 9 ) (30%) ( 2) ( 2) 2 1. (4/14) 2. SPSS (4/21) 3. (4/28) [] 4. (5/126/2) [1, 4] 5. (6/9) 6. (6/166/30) [2, 5] 7. (7/78/4)

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Ch.4 重回帰分析 : 推論 重回帰分析 y = 0 + 1 x 1 + 2 x 2 +... + k x k + u 2. 推論 1. OLS 推定量の標本分布 2. 1 係数の仮説検定 : t 検定 3. 信頼区間 4. 係数の線形結合への仮説検定 5. 複数線形制約の検定 : F 検定 6. 回帰結果の報告 入門計量経済学 1 入門計量経済学 2 OLS 推定量の標本分布について OLS 推定量は確率変数

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地域包括支援センターに関する全国調査結果の概要 ( その ) - 関係機関等との連携状況に焦点を当てて - 吉田麻衣 ( 長崎純心大学医療 福祉連携センター ) 潮谷有二 ( 長崎純心大学医療 福祉連携センター ) 宮野澄男 ( 長崎純心大学医療 福祉連携センター ) 奥村あすか ( 長崎純心大学医療 福祉連携センター ) http://www.n-junshin.ac.jp/cmw/ Ⅰ. 研究目的

スライド タイトルなし

アンケート調査とデータ集計 データ集計編 32 次のようなアンケート調査を実施した ( ことにする ) 生活実態調査 調査の主旨 : 生活満足度と経済力の関係を調べるためにアンケートを実施します なお 本目的以外にデータは利用しません ご協力をお願いします 整理番号 ( ) Q.1 自分の性別に 印をつけて下さい 1. 男 2. 女プロフィール項目 Q.2 年齢を記入して下さい ( ) 才質的データ

JUSE-StatWorks/V5　ユーザーズマニュアル

計数値の検定 推定 ここでは不良率や欠点数などの計数値のデータを取り扱います. 不良率は n 個の製品をランダムに選んだとき, そのうち何個が不良品だったか, 欠点数は 製品中にきずがいくつ見つかったか などを示すデータですが, 検定や推定にあたってそれぞれ二項分布や, ポアソン分布を想定します. 機能構成ここでは 5 種類の検定 推定を用意しており, 検定 推定の種類を選択すると仮説の条件設定,

計量経済学の第一歩 田中隆一 ( 著 ) gretl で例題と実証分析問題を 再現する方法 発行所株式会社有斐閣 2015 年 12 月 20 日初版第 1 刷発行 ISBN , Ryuichi Tanaka, Printed in Japan

計量経済学の第一歩 田中隆一 ( 著 ) gretl で例題と実証分析問題を 再現する方法 発行所株式会社有斐閣 2015 年 12 月 20 日初版第 1 刷発行 ISBN 978-4-641-15028-7, Printed in Japan 第 5 章単回帰分析 本文例例 5. 1: 学歴と年収の関係 まず 5_income.csv を読み込み, メニューの モデル (M) 最小 2 乗法 (O)

Microsoft Word - SPSS2007s5.doc

第 5 部 SPSS によるデータ解析 : 追加編ここでは 卒論など利用されることの多いデータ処理と解析について 3つの追加をおこなう SPSS で可能なデータ解析のさまざま方法については 紹介した文献などを参照してほしい 15. 被験者の再グループ化名義尺度の反応頻度の少ない複数の反応カテゴリーをまとめて1つに置き換えることがある たとえば 調査データの出身県という変数があったとして 初期の処理の段階では

早稲田大学大学院理工学研究科 博士論文概要 論文題目 Various statistical methods in time series analysis 時系列解析における種々の統計手法 申請者 天野友之 Tomoyuki AMANO 数理科学専攻数理統計学研究 007 年 月 時とともに変動する偶然量の観測値の系列である時系列の解析は近年 様々な統計手法が導入され自然工学 医学 経済学 など多方面で急速に発展している

1 2 3 1 34060120 1,00040 2,000 1 5 10 50 2014B 305,000140 285 5 6 9 1,838 50 922 78 5025 50 10 1 2

0120-563-506 / 9001800 9001700 123113 0120-860-777 163-8626 6-13-1 Tel.03-6742-3111 http://www.himawari-life.co.jp 1 2 3 1 34060120 1,00040 2,000 1 5 10 50 2014B 305,000140 285 5 6 9 1,838 50 922 78 5025

目次 はじめに P.02 マクロの種類 ---

ステップワイズ法による重回帰分析の 予測マクロについて 2016/12/20 目次 はじめに ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ P.02 マクロの種類 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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第 回相関分析 9 年 月 日 A.つの変数間の関係を調べる. 散布図を書く例 水稲の収量に関連のある生育指標を知りたい. 例えば草丈と収量には関連があるだろうか? 例 トマトの糖度は施肥量によってどのように変化するかを知りたい. 例えば, 窒素施肥量を増加させると糖度はどうなるか? 散布図の書き方 )x 軸 ( 横軸 ) には原因となる変量を, y 軸 ( 縦軸 ) には結果となる変量をとる. サツマイモの収量

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ロジスティスク回帰分析 2014/4/30 教育学研究科 M1 柳岡開地 はじめに 統計が苦手な人による統計が苦手な人への説明にしたい ( すごーく分かっている人の説明は, 逆に分かりにくい ) クリティカルな質問には面食らいます 自分の研究を材料に, 架空のデータでロジスティク回帰分析を実践してみた ( 一種の宣伝でもあるのです!) 1 2 回帰分析と同じところ ロジスティック回帰分析は線形回帰分析

日本言語科学会(JSLS)チュートリアル講演会 平成13年12月16日（日）午前10時30分から午後4時30分 慶應義塾大学三田キャンパス東館6階G-SEC Lab 　 言語研究のための統計解析 「論理」学としての思考法，「美」学としての提示法

2008 年 12 月 20 日 ( 土曜日 ), 午後 1 時から午後 4 時半まで麗澤大学 生涯教育プラザ 1 階 プラザホール麗澤大学言語研究センター及び言語科学会 2008 年度会員講習会 SEM ( 構造方程式モデリング ) および パス解析を使った日本語の習得研究 1.AMOS による SEM 分析法入門 麗澤大学 教授玉岡賀津雄 ( たまおかかつお ) E-mail: ktamaoka@gc4.so-net.ne.jp

はじめに Excel における計算式の入力方法の基礎 Excel では計算式を入力することで様々な計算を行うことができる 例えば はセルに =SQRT((4^2)/3+3*5-2) と入力することで算出される ( 答え ) どのような数式が使えるかは 数式

統計演習 統計 とはバラツキのあるデータから数値上の性質や規則性あるいは不規則性を 客観的に分析 評価する手法のことである 統計的手法には様々なものが含まれるが 今回はそのなかから 記述統計と統計学的推測について簡単にふれる 記述統計 : 収集した標本の平均や分散 標準偏差などを計算し データの示す傾向や性質を要約して把握する手法のこと 求められた値を記述統計量 ( または要約統計量 ) と言う 平均値

講義ノート p.2 データの視覚化ヒストグラムの作成直感的な把握のために重要入力間違いがないか確認するデータの分布を把握する fig. ヒストグラムの作成 fig. ヒストグラムの出力例 度数分布表の作成 データの度数を把握する 入力間違いが無いかの確認にも便利 fig. 度数分布表の作成

講義ノート p.1 前回の復習 尺度について数字には情報量に応じて 4 段階の種類がある名義尺度順序尺度 : 質的データ間隔尺度比例尺度 : 量的データ 尺度によって利用できる分析方法に差異がある SPSS での入力の練習と簡単な操作の説明 変数ビューで変数を設定 ( 型や尺度に注意 ) fig. 変数ビュー データビューでデータを入力 fig. データビュー 講義ノート p.2 データの視覚化ヒストグラムの作成直感的な把握のために重要入力間違いがないか確認するデータの分布を把握する

因子分析

因子分析 心理データ解析演習 M1 枡田恵 2013.6.5. 1 因子分析とは 因子分析とは ある観測された変数 ( 質問項目への回答など ) が どのような潜在的な変数 ( 観測されない 仮定された変数 ) から影響を受けているかを探る手法 多変量解析の手法の一つ 複数の変数の関係性をもとにした構造を探る際によく用いられる 2 因子分析とは 探索的因子分析 - 多くの観測変数間に見られる複雑な相関関係が

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回帰分析 重回帰 麻生良文. 前提 個の説明変数からなるモデルを考える 重回帰モデル : multple regresso model α β β β u : 被説明変数 epled vrle, 従属変数 depedet vrle, regressd :,,.., 説明変数 epltor vrle, 独立変数 depedet vrle, regressor u: 誤差項 error term, 撹乱項

分析のステップ Step 1: Y( 目的変数 ) に対する値の順序を確認 Step 2: モデルのあてはめ を実行 適切なモデルの指定 Step 3: オプションを指定し オッズ比とその信頼区間を表示 以下 このステップに沿って JMP の操作をご説明します Step 1: Y( 目的変数 ) の

JMP によるオッズ比 リスク比 ( ハザード比 ) の算出と注意点 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2011 年 10 月改定 1. はじめに 本文書は JMP でロジスティック回帰モデルによるオッズ比 比例ハザードモデルによるリスク比 それぞれに対する信頼区間を求める操作方法と注意点を述べたものです 本文書は JMP 7 以降のバージョンに対応しております

切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. (

統計学ダミー変数による分析 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) 1 切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. ( 実際は賃金を就業年数だけで説明するのは現実的はない

一元配置分散分析法 F 検定と Welch 検定 一元配置分散分析で一般的に使用される F 検定は すべてのグループが共通だが未知の標準偏差 (σ) を共有するという仮定に基づきます 実際には この仮定が当てはまることはまれで その結果 タイプ I 過誤率の制御が難しくなります タイプ I の誤りと

MINITAB アシスタントホワイトペーパー本書は Minitab 統計ソフトウェアのアシスタントで使用される方法およびデータチェックを開発するため Minitab の統計専門家によって行われた調査に関する一連の文書群を構成する文書の 1 つです 一元配置分散分析 (ANOVA) 概要 一元配置分散分析は 3 つ以上のグループの平均を比較し 互いに有意に異なるかどうかを判断するために使用されます もう

一般化線型モデルとは? R 従属変数群が独立変数群の一次結合と誤差で表されるという形のモデルを線型モデルという ( 回帰分析はデータへの線型モデルの当てはめである ) 式で書けば Y = β 0 + βx + ε R では glm( ) という関数で実行する glm( ) は量的なデータが正規分布に

統計学第 13 回 一般化線型モデル入門 中澤港 http://phi.ypu.jp/stat.html R 一般化線型モデルとは? R 従属変数群が独立変数群の一次結合と誤差で表されるという形のモデルを線型モデルという ( 回帰分析はデータへの線型モデルの当てはめである ) 式で書けば Y = β 0 + βx + ε R では glm( ) という関数で実行する

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5 章 群間の量的データの検定 5. 対応のない検定手順例えば 男女の成績を比較しようとして試験を実施した場合 男性の集団 ( 群 ) と女性の集団 ( 群 ) との比較になりますから つの集団に同一人物は 人もいません しかしその試験で英語と国語の平均点を比較する場合 英語と国語を受験した集団には必ず同じ人がいます 前者のような場合を対応のないデータ 後者の場合を対応のあるデータと呼びます 対応のあるデータについては特別の処理ができるので

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SPSS の使い方 ( 改訂版 20071019) 齋藤雄志 このSPSS マニュアルには 初級用 ( 第 Ⅰ 部 = 情報リテラシー演習 2 用 ) のみが含まれています 第 Ⅱ 部は情報リテラシー演習 2 では使いません 時間などの関係で 各クラスが以下のとおりに演習を行えない場合もあります 担当教員の指示に従ってください 第 Ⅰ 部 SPSS の使い方 ( 初級 情報リテラシー演習用 ) 進め方

博士学位請求論文審査報告書 申請者 : 植松良公 論文題目 :Statistical Analysis of Nonlinear Time Series 1. 論文の主題と構成経済時系列分析においては, 基礎となる理論は定常性や線形性を仮定して構築されるが, 実際の経済データにおいては, 非定常性や

Title 非線形時系列の統計解析 Author(s) 植松, 良公 Citation Issue 2013-09-30 Date Type Thesis or Dissertation Text Version ETD URL http://doi.org/10.15057/25906 Right Hitotsubashi University Repository 博士学位請求論文審査報告書 申請者