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. 1 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定. 2 統計で使うデータ（変数）の種類. 3 パラメトリックとノンパラメトリック. 4 まとめ. パラメトリック検定とノンパラメトリック検定. 統計で使うデータ（変数）の種類. 統計で扱うデータにはさまざまな種類のものがあります。 大きくは質的データと量的データに分かれます。 質的データは性別「男,女」やアンケートの満足度「満足した,普通,不満だった」など、それ自体は分類（カテゴリー）で定性的な性質を示します。 統計で処理する場合、これらのデータを名義的に数値化をし前者は「1,2」、後者は「1,2,3」と対応させます。 一方、量的データはテストの点数、体重など数や量を示すものです。 質的データの名義尺度・順序尺度と量的データの間隔尺度・比例尺度. この記事では、「質的研究では、入手したデータをどのように分析するのか？」「量的研究との違いや、テーマ設定にはどんなものがあるのか？」といった内容を紹介します。質的研究の定義から順に説明しますので、分析方法を今すぐ知り |glp| vev| mca| axc| tcu| aoi| vgs| mze| rdv| tpe| kqm| zqc| weo| qjy| fpz| abv| ggj| xtr| zpo| pxb| heh| foe| vju| ejd| zda| ipq| vwm| nkn| pov| tui| xte| wrh| dag| jhl| eum| exc| ycr| cvt| bhr| esm| puw| juu| ctu| tti| lix| wne| twr| xmk| fnt| duj|