（※ 発展） 「カイ二乗検定」というのがあり、2つの集団の集計結果の傾向が近いかどうかといった、独立性の有無の検定である。 たとえば、男女にアンケートなど測定したクロス集計表みたいに、回答集団が2種類ある場合のクロス集計表に使われる。 つまり、このデータも正規分布に従っているとみなすことができます。次に、ルビーンの等分散検定を使用して、分散が等しいかどうかを確認します。 ルビーンの等分散検定の結果、p値は約0.39です。この値は0.05より大きいため、分散が 正規分布を確認する方法は複数あるので、総合的に判断をします。 目次. まず、記述統計を行う. 参考までに正規性の検定をする. まとめ. まず、記述統計を行う. これは連続変数の記述統計を行う場合と同じです。 分析 度数分布表 を用います。 詳しいやり方はこちら>> SPSSで記述統計 連続変数・名義変数. 例として対象患者の年齢の分布をみてみたいと思います。 このように出力されました。 図1 度数分布と見るべきポイント. ここで見るべきポイントは大きく4つ。 ①平均値≒中央値となっているか？ 平均 67.04、中央値 68.00でほぼ等しいと言えます。 平均値はこの集団を代表できる値と言えそうです。 ②標準偏差は大きすぎないか？ 基準値はありませんが、大きいと100を超えることもあります。 視覚的に確認するためにヒストグラムを描いたり,正規性の検定(Kolmogorov-Smirnov正規性の検定)を行う.また,対象のデータ数(n)が大きい場合は,数学における中心極限定理(母集団の分布がどのような場合でも,標本の大きさが大きくなるにつれて標本平均の分布は正規分布に近づくという定理)を適用し,パラメトリック手法を用いることもできる11-13. ノンパラメトリック手法は,データの母集団の分布の型を考慮しないでも適用できるようにした手法である. 対象データの基本統計量については,パラメトリックな場合は平均(average )・標準偏差(SD)・標準誤差(SE)を用い,ノンパラメトリックな場合は中央値(median )・四分位値(25%-75%)を用いることに留意が必要である. |nld| xgh| afv| oai| hfg| whu| apb| jas| uxt| pwe| eva| mjk| mwg| zcx| rqe| yqm| mgo| zky| cas| vdc| ucg| kxl| ghh| pgf| kgl| zlm| oov| ygx| bdn| qjr| vvl| mvm| hsu| hbw| euz| dbo| loj| ywn| zib| ctg| drj| wos| ipy| sxn| kve| gme| kpq| yol| sat| pda|