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創作同人誌個人サークル「ミルキー・SNOW」の中の人の雑記。 イラスト・模型・写真・日々の戯言その他色々。
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2009-08-11 Tue 14:56

確認分析
物差し=統計的有意性 がよく用いられる
     ↑
  この基準に達している:差or傾向は有意である
      達していない:差or傾向は有意でない
有意かどうかの判断=いくつかの有意性検定から適切なものを選び適応

有意とはそもそも何?
確立5%=有意の限界(有意水準)
観察された関係が偶然に得られる確立が5%以下→有意とみなされ帰無仮説は棄却
5%を超えていれば関係は有意ではないとみなされる
5%では1/20の確立で間違って帰無仮説を棄却する可能性あり。その場合、有意水準は1%に設定され、また別の分野では10%というゆるい水準が用いられることある
※ 優位性が高い≠差が大きい、傾向が急激 ∵作用の大きさと有意水準は無関係
有意性の検定
①.測定の種類
・どんな種類の測定をするか
>名称または分類による測定:互いに相容れないカテゴリを設け、測定結果をどれか1つのカテゴリに割り当てる。結果はどのカテゴリに属するかというレベルで測定される
>順序または順位による測定:順位付けによる測定が望ましい場合と不可欠な場合に。
例)七面鳥の肉ダレ。9が8よりも赤く、3が2よりも赤ければよい。(2と3の間と8と9の間が一定である必要はない=順位づけだけでOKであり尺度は関係ない。
>等間隔の尺度での測定:任意のゼロ点をもつもの(0を自分できめる)と真のゼロ点をもつもの(温度では0度とか、もともと決まったもの)で大別される

②.パラメトリック検定とノンパラメトリック検定
・どのようなデータを仮定するかにより2つに分けられる
>パラメトリック検定:正規分布に従うデータのみを扱うことが可能。たとえば平均身長の例など。しかしもっと歪んだ分布になると意義が薄れる。等間隔の尺度が要求される
>ノンパラメトリック検定:データ値の分布についての過程はしない。等間隔でなくても順序や分類などの測定の種類にも対応可能=標本数少、正規分布仮定困難で役立つ。
しかしパラメト検定よりも件出力は弱く、またいくつもの変数を同時に扱う複雑な分析では方法が限られる。しかし応用が利き計算も簡単。
③.片側検定と両側検定・一般的検定と具体的検定
・どんな予測を検定するのか?
>片側検定を使っていいのは結果を得る前に予測を立てていた場合に限られる。両側検定で有意な結果が得られなかった時に滑り止めとして使うことは許されない。
→差や傾向を事前に予測できるときのみ片側検定を使う
一般的予測の中に具体的予測が細分化してると考える>単に差がある=一般的予測。○○だから××により差が出る=具体的予測。

3つの有意性検定
【カイ二乗検定】【マン・ホイットニーのU検定】【分散分析】

・2群間の差の検定
 2つの群れを比較する検定。互いに相容れない群(例えばオスメス、大小、性質有り無し等)を設定し、それぞれについて測定を行う。有意かどうかを調べる検定法は2つ

>カイ二乗検定
2つの群れが設定され、観察結果が群れごとに数値として分類される場合で用いる。
=↑で示した測定の種類の1つである【名称または分類による測定】
測定値や計算でもとめた値には適用できず偶然による期待値と比較することで検定される
X²=Σ(O-E)²/E  Oは各群の観測度数 Eは各群の機体度数
・ 自由度=カイ二乗検定の場合は群の数から1を引いたもの
※ この検定方法はデータ値が20個未満や期待度が5未満のときは使わないほうがいい
  標本数が少ない場合は信頼性が高くないため。


>マン・ホイットニーのU検定
2群それぞれの合計ではなく合計に寒暑するデータを別々に扱う
順位データと等間隔データを扱うことが出来る=↑で示した測定の種類のうちの2つ
比較する群の標本数は等しくなくてもよい。しかしU検定は二つの群を比較するときにしか使えず、一般的予測(両側検定)でしか使えない。
=3つ以上の群の比較や具体的予測はむり。




U検定手順
1. 一方の群(群間の個数差があれば少ないほう)のデータ値の個数をn₁とする
2. 他方のデータ値の個数をn₂とする
3. 療法の群を合わせて順位付け。1番ちいさい値に順位1、次に小さいのを順位2
  同一の値が2つ以上ある=結合しているといい同じ順位を与える。
例)1.2.3.5((4+5+6)/3).7 ・・・?
  N=n₁+n₂ と置くと全てのデータに1からNまでの順位がつけられる
4.それぞれの群に含まれるデータの順位を足してR₁とR₂をつくる
5.U₁=n₁×n₂+((n₁(n₁+1))/2)-R₁  を計算
6.U₂=n₁×n₂-U₁ を計算。U₂がU₁よりも小さければU₂を統計量U。
                そうでなければU₁を統計量Uとする。
7.Uの値を付録の表Bの限界地と比較する。
 そこで得られた数値が0.05より小さければ群間に差がないという帰無仮説は棄却
 ※この検定では先ほどのカイ二乗検定と異なり自由度でなく二つの標本数を用いる


どちらかの群に20個を超えるデータ値が含まれている場合はUをじかに数表と比べられない
この場合はUから下の式によって別の統計量zを計算し数表と照らし合わせる。 




   
・・・・(・ω・`)???
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この記事のコメント
とりあえず爆破するんぬ!
2009-08-11 Tue 20:10 | URL | seiran #-[ 内容変更]
>seiranさん

了解!ドカンとやっちゃってー(ぉ
2009-08-23 Sun 08:43 | URL | 柊にう@管理人 #-[ 内容変更]
ちょりぃぃぃぃぃぃっす!!
2009-11-17 Tue 17:38 | URL | Alchuu #-[ 内容変更]
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