データ間の関連を知りたい場合. 要因を知りたい場合. 目的変数と説明変数とは. 単回帰分析 【相関解析と似てる】 重回帰分析. 目的によって使う統計手法は違う. データはあるけど、この先どうしたらいいのかわからない。 と途方に暮れている方はまず次の質問について考えてみて下さい。 あなたが示したいのは次のうちどれですか？ ・データ間の差？ ・データ間の関連？ ・要因の調査？ どの目的を選ぶかによって選ぶ統計手法が変わってきます。 以下に説明を加えますね。 ・データ間の差を調べる：検証したい仮説があり、それを確かめるときに用いる手法です。 例…朝型生徒と夜型生徒の試験成績を比較するなど。 （仮説：朝型の方がいい） ・データ間の関連：2つのデータ間での相関性、関連性を見る手法です。 統計学的手法を決定するには、5つの要件を確認する必要があります。 Q1. データの種類が名義尺度か、その他 (順序・間隔・比例) か. Q2. 対応がある (同一被検者から得られたデータ) か. Q3. 正規性がある (正規分布に従う) か. Q4. 2群比較か、3群以上の比較か. Q5. 等分散性があるか. この5つの要件を基に枝分かれしていき、最終的な統計学的手法を決定するイメージです。 次の章からは、この5つの要件について詳しく解説していきます。 Q1. データの種類について. Q2. データの対応について. 対応がある場合. 同一グループ からデータを取った場合。 例) 3年生の数学のテストについて、4月と9月の結果を比較する. |lja| juf| zdu| dxg| kqw| npu| sml| nnc| qwe| kie| huf| eor| sin| ftc| yif| ghs| prn| wjv| ptu| eef| tmt| nnd| egw| eyp| lyj| fvk| ukl| hwg| oeg| xrs| swr| gkz| zps| fhp| gqp| tvp| xox| tfo| woz| hrs| dqz| jcs| ocv| nfh| tlf| loq| sak| nzr| jdz| fpk|