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はじめに データを集めてみると、データのパターンが見えてきます。 そしてそれぞれのパターンによって、適切な統計処理方法が決まっています。 それぞれのパターンに沿って、どのような統計処理方法がとられるのかをご紹介したいと思います。 今回は、『特性A×特性Bについてのクロスした結果がそれぞれ入力されているパターン』の統計処理方法についてご紹介します。 その他のパターンの統計処理方法についてはこちら パターンの例 統計処理方法 上記のようなパターンに適切な統計処理方法は以下の6つの方法があげられます。 1.グラフ表現 2.クロス集計表 3.同等性の検定 4.独立性の検定 5.繰り返しのない2元配置分散分析 6.反復測定による1元配置分散分析 グラフ表現 データの特徴を見るためには、グラフ表現が最も優れています。 3次元でグラフの表現をする際は、ステレオグラムといった立体的なグラフで表現できます。 クロス集計表 アンケート調査などの結果をまとめるときに必要な表現がクロス集計表です。 上記の例ですと、各ブースとそれぞれの客層のすべて...

はじめに データを集めてみると、データのパターンが見えてきます。 そしてそれぞれのパターンによって、適切な統計処理方法が決まっています。 それぞれのパターンに沿って、どのような統計処理方法がとられるのかをご紹介したいと思います。 今回は、『表題と2つのグループA1,A2に対して、3つのカテゴリB1,B2,B3の測定データが それぞれ入力されているパターン』の統計処理方法についてご紹介します。 その他のパターンの統計処理方法についてはこちら パターンの例 統計処理方法 上記のようなパターンに適切な統計処理方法は以下の方法があげられます。 1.グラフ表現 2.基礎統計量 3.同等性の検定 4.独立性の検定 グラフ表現 データの特徴を見るためには、グラフ表現が最も優れています。 ヒストグラム、度数分布表、棒グラフ、円グラフ、レーダーチャートなどのたくさんの種類があります。それぞれのグループのデータをグラフに表現して、可視化してみると色々なことが見えてきます。 データの個数よりも、データが占める割合を表現するとわかりやすく可視化...

はじめに データを集めてみると、データのパターンが見えてきます。 そしてそれぞれのパターンによって、適切な統計処理方法が決まっています。 それぞれのパターンに沿って、どのような統計処理方法がとられるのかをご紹介したいと思います。 今回は、『データが縦に3列以上並んでいて、表題と観測されたデータの個数が入力されているパターン』の統計処理方法についてご紹介します。 その他のパターンの統計処理方法についてはこちら パターンの例 統計処理方法 上記のようなパターンに適切な統計処理方法は以下の方法があげられます。 1.グラフ表現 2.基礎統計量 3.適合度検定 グラフ表現 データの特徴を見るためには、グラフ表現が最も優れています。 ヒストグラム、度数分布表、棒グラフ、円グラフ、レーダーチャートなどのたくさんの種類があります。それぞれのグループのデータをグラフに表現して、可視化してみると色々なことが見えてきます。 データの個数よりも、データが占める割合を表現するとわかりやすく可視化することができます。 基礎統計量 平均値や分散は算出する...

はじめに データを集めてみると、データのパターンが見えてきます。 そしてそれぞれのパターンによって、適切な統計処理方法が決まっています。 それぞれのパターンに沿って、どのような統計処理方法がとられるのかをご紹介したいと思います。 今回は、『データが縦に2列並んでいて、表題と２つのグループの観測されたデータの個数がそれぞれ入力されているパターン』の統計処理方法についてご紹介します。 その他のパターンの統計処理方法についてはこちら パターンの例 統計処理方法 上記のようなパターンに適切な統計処理方法は以下の方法があげられます。 1.グラフ表現 2.基礎統計量 3.2つの母比率の区間推定 4.2つの母比率の差の検定 5.独立性の検定 グラフ表現 データの特徴を見るためには、グラフ表現が最も優れています。 ヒストグラム、度数分布表、棒グラフ、円グラフ、レーダーチャートなどのたくさんの種類があります。それぞれのグループのデータをグラフに表現して、可視化してみると色々なことが見えてきます。 データの個数よりも、データが占める割合を表現す...

はじめに データを集めてみると、データのパターンが見えてきます。 そしてそれぞれのパターンによって、適切な統計処理方法が決まっています。 それぞれのパターンに沿って、どのような統計処理方法がとられるのかをご紹介したいと思います。 今回は、『データが縦に2列並んでいて、表題と観測されたデータの個数が入力されているパターン』の統計処理方法についてご紹介します。 その他のパターンの統計処理方法についてはこちら パターンの例 統計処理方法 上記のようなパターンに適切な統計処理方法は以下の方法があげられます。 1.グラフ表現 2.基礎統計量 3.母比率の区間推定 4.母比率の検定 グラフ表現 データの特徴を見るためには、グラフ表現が最も優れています。 ヒストグラム、度数分布表、棒グラフ、円グラフ、レーダーチャートなどのたくさんの種類があります。それぞれのグループのデータをグラフに表現して、可視化してみると色々なことが見えてきます。 データの個数よりも、データが占める割合を表現するとわかりやすく可視化することができます。 基礎統計量...

はじめに データを集めてみると、データのパターンが見えてきます。 そしてそれぞれのパターンによって、適切な統計処理方法が決まっています。 それぞれのパターンに沿って、どのような統計処理方法がとられるのかをご紹介したいと思います。 今回は、『データが縦に6列以上あり、3つ以上のグループの、異なる2種類の測定データがそれぞれ入力されているパターンの統計処理方法』についてご紹介します。 その他のパターンの統計処理方法についてはこちら パターンの例 統計処理方法 上記のようなパターンに適切な統計処理方法は以下の方法があげられます。 1.グラフ表現 2.基礎統計量 3.判別分析 4.共分散分析 5.多変量分散分析 グラフ表現 データの特徴を見るためには、グラフ表現が最も優れています。 ヒストグラム、度数分布表、棒グラフ、円グラフ、レーダーチャートなどのたくさんの種類があります。それぞれのグループのデータをグラフに表現して、可視化してみると色々なことが見えてきます。 基礎統計量 ・グラフの特徴を数値でとらえるには、基礎統計量を算出する...

はじめに データを集めてみると、データのパターンが見えてきます。 そしてそれぞれのパターンによって、適切な統計処理方法が決まっています。 それぞれのパターンに沿って、どのような統計処理方法がとられるのかをご紹介したいと思います。 今回は、『データが縦に4列あり、2つのグループの、異なる2種類の測定データが入力されているパターン』の統計処理方法についてご紹介します。 その他のパターンの統計処理方法についてはこちら パターンの例 統計処理方法 上記のようなパターンに適切な統計処理方法は以下の方法があげられます。 1.グラフ表現 2.基礎統計量 3.判別分析 4.共分散分析 グラフ表現 データの特徴を見るためには、グラフ表現が最も優れています。 ヒストグラム、度数分布表、棒グラフ、円グラフ、レーダーチャートなどのたくさんの種類があります。それぞれのグループのデータをグラフに表現して、可視化してみると色々なことが見えてきます。 基礎統計量 グラフの特徴を数値でとらえるには、基礎統計量を算出する方法があります。 それぞれのグループの平均値、中央値、最頻...

はじめに データを集めてみると、データのパターンが見えてきます。 そしてそれぞれのパターンによって、適切な統計処理方法が決まっています。 それぞれのパターンに沿って、どのような統計処理方法がとられるのかをご紹介したいと思います。 今回は、『データが縦に3列以上並んでいて、それらの3列の変量は種類の異なるデータが入力されているパターン』の統計処理方法についてご紹介します。 その他のパターンの統計処理方法についてはこちら パターンの例 １つの事柄に対して、種類の異なる3変量以上のデータが入っているので、変量間の関係や、変量の総合化、変量の共通点などを調べてみたくなりますよね。 統計処理方法 上記のようなパターンに適切な統計処理方法は以下の方法があげられます。 1.グラフ表現 2.基礎統計量 3.重回帰分析 4.主成分分析 5.因子分析 グラフ表現 今回のパターンの場合は、同じものに関する3つの値を測定しているため、平面上にグラフを書くことができません。立体的な散布図を書くか、2つの変量に制限して散布図を書いてみるという表現方法があります。 基礎統計...

はじめに データを集めてみると、データのパターンが見えてきます。 そしてそれぞれのパターンによって、適切な統計処理方法が決まっています。 それぞれのパターンに沿って、どのような統計処理方法がとられるのかをご紹介したいと思います。 今回は、『データが縦に2列並んでいて、その2列の変量は種類の異なるデータが入力されているパターン』の統計処理方法についてご紹介します。 その他のパターンの統計処理方法についてはこちら パターンの例 2変量は種類の異なるデータが入っているので、2変量間の関係や、2変量の総合化、2変量の共通点などを調べてみたいと考えるでしょう。 統計処理方法 上記のようなパターンに適切な統計処理方法は以下の方法があげられます。 1.グラフ表現 2.基礎統計量 3.回帰分析 4.主成分分析 5.因子分析 グラフ表現 データの特徴を見るためには、グラフ表現が最も優れています。 ヒストグラム、度数分布表、棒グラフ、円グラフ、レーダーチャートなどのたくさんの種類があります。それぞれのグループのデータをグラフに表現して、可視化し...

はじめに データを集めてみると、データのパターンが見えてきます。 そしてそれぞれのパターンによって、適切な統計処理方法が決まっています。 それぞれのパターンに沿って、どのような統計処理方法がとられるのかをご紹介したいと思います。 今回は、『データが縦に3列以上並んでいて、同じ変量を繰り返し測定したデータが入力されているパターン』の統計処理方法についてご紹介します。 その他のパターンの統計処理方法についてはこちら パターンの例 対応している3つのグループについて同じ変量を測定していることが特徴で、反復測定と呼ばれています。 統計処理方法 上記のようなパターンに適切な統計処理方法は以下の方法があげられます。 1.グラフ表現 2.基礎統計量 3.反復測定による1元配置分散分析 グラフ表現 データの特徴を見るためには、グラフ表現が最も優れています。 ヒストグラム、度数分布表、棒グラフ、円グラフ、レーダーチャートなどのたくさんの種類があります。それぞれのグループのデータをグラフに表現して、可視化してみると色々なことが見えてきます。 反復測定...