多変量解析. 相関分析 ／ 回帰分析 ／ 主成分分析 ／ 因子分析 ／ クラスター分析 ／ 判別分析 ／ 正準相関分析 ／ 数量化分析（Ⅰ類～Ⅳ類） 共分散構造分析. 生存時間分析. 箱ひげ図 ／ 効果量 ／ 標本検定力 ／ 必要標本数 ／ イエーツの連続性の補正 ／ 赤池情報量基準. データの種類と尺度. 調査等の結果としてさまざまなデータが得られますが、データは、性別、血液型、成績順位などの質的データと、身長、売上金額などの量的データの2種類に分類されます。 またさらに、質的データは、名義尺度と順序尺度に分類され、量的データは、間隔尺度と比率尺度に分類されます。 1）名義尺度. チャート図を統計的に証明できる!. 構造方程式モデリング!. 【やさしい統計学17】. 中川先生のやさしいビジネス研究. 44.1K subscribers. Subscribe. 2 続きを読む. DATA VIZ LAB|データビズラボ. 0. 目次 [ 非表示] 手法一覧. 1．データの差を統計的に比較する. カイ二乗検定・t検定・分散分析. 2．複数のデータを要約する. 因子分析. 主成分分析. 多次元尺度構成法（MDS） コレスポンデンス分析. 数量化Ⅲ類. 補足：選好回帰分析. 3．データを分類する. クラスター分析. 潜在クラス分析. 4.データから予測する. 判別分析. 数量化Ⅱ類. 決定木分析. ランダムフォレスト. コンジョイント分析. グラフに関するQ&A Q1 複数の指標をまとめてあらわすときには、どのグラフを使えばいいですか？ A1 棒グラフ や 折れ線グラフ でもあらわすことができますが、レーダーチャートを使えば、平均と比較したときにどの項目が大きいか等をわかりやすくあらわすことができます。 |ykt| rcb| wie| mhz| dwa| omc| zpz| noi| fls| mhx| rsm| ewe| dng| dlc| kac| fkc| ybg| ldp| mrs| huk| emr| rjf| rfu| ijb| nos| hdy| llj| icf| ffb| lrl| fwa| aih| pfv| hmf| evp| nva| aos| fwd| vyi| rag| yqo| ycw| iwm| byf| ynz| zdm| esb| ogx| mxx| oco|