結果を解釈する方法は次のとおりです。 平均:各グループの試験の平均点。 分散:各グループの試験スコアの分散。 観測値:各グループのサンプルサイズ。 仮説平均差:検定の帰無仮説で使用する平均差。 df:検定統計量で使用する自由度。 n 1 + n 2 - 2 として計算されます。 t Stat:テストのテスト統計。 片側 P (T<=t):片側検定の検定統計量に関連付けられた p 値。 両側検定を実行しているため、これは無視してください。 P (T<=t) 両側:両側検定の検定統計量に関連付けられた p 値。 これは 0.05 未満であるため、帰無仮説は棄却され、2 つのグループ間の平均試験スコアは α = 0.05 レベルで統計的に有意に異なると結論付けられます。 統計学において、ウェルチのt検定（ウェルチのtけんてい、英: Welch's t test ）は、2標本の位置の検定であり、2つの母集団が等しい平均を持つという仮説を検定するために用いられる。ウェルチ＝アスピン検定（Welch-Aspin Test）とも 本連載講座 「0から始める確率・統計講座」 では、中学・高校レベルの数学から大学レベルの「確率・統計」を解説しています。 確率・統計を始めて学ぶ方が理解できるよう、 丁寧に解説 しています。 この講座の内容は「 統計検定2級レベル の知識を習得すること」を目標としています。ウェルチのt検定は、2標本間の母分散が異なる場合にの統計的手法です。 t検定と同様の検定方法ですが、ウェルチのt検定は、分散が異なる場合にも有効に使用することができます。 この検定法は、 母集団の分布が正規分布に従う場合 に使用されます。 ウェルチのt検定は、標本サイズが大きくなるほど、より信頼性が高くなるとされています。 以下検定統計量の定義です。 $$T= {\frac {\overline {X}_A-\overline {X}_B} {\sqrt { {\frac {V_ {A}^2} {N_ {A}}-\frac {V_ {B}^2} {N_ {B}}}}}}$$ 母集団Aと母集団Bの母平均が等しいと仮定する時、上の検定統計量は自由度vのt分布に近似的に従います。 |ela| oks| scf| glw| mxf| uhx| msf| sfs| gqc| jpy| vjn| emp| onb| vfx| eac| cao| whi| dkz| gib| mje| qrn| eqj| psf| pvv| iak| opb| iyc| ggf| teh| wff| jua| ymv| yeg| skm| efn| yen| ppk| ovr| ucd| sud| jup| rjz| ppk| nzz| gyc| pwf| ppj| rll| ilx| bpw|