統計学

序章

名義尺度データの頻度の偏りや関連性をみたい

「何を見たいか」という観点から、「名義尺度データの頻度の偏りや関連性」をみたい場合、どのような分析手法があるのかをご紹介します。
序章

データの列どうしの関連性をみたい

「何を見たいか」という観点から、「データの列どうしの関連性をみたい」をみたい場合、どのような分析手法があるのかをご紹介します。
序章

データ列どうしの差をみたい(3変数まで)

「何を見たいか」という観点から、「データ列どうしの差をみたい(3変数以上)」をみたい場合、どのような分析手法があるのかをご紹介します。
序章

データ列どうしの差をみたい(2変数まで)

「何を見たいか」という観点から、「データ列どうしの差をみたい(2変数まで)」をみたい場合、どのような分析手法があるのかをご紹介します。
序章

信頼性を知りたい

「何を見たいか」という観点から、「信頼性を知りたい」場合、どのような分析手法があるのかをご紹介します。
序章

データが縦に3列以上並んでいる。L×Mのすべての組み合わせに対して、N回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

「標本の数」という観点から、『データが縦に3列以上並んでいて、L×Mのすべての組み合わせに対して、N回繰り返し測定したデータが入力されているパターン』の統計処理方法をご紹介します。
序章

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

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...
序章

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

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...
序章

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

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...
序章

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

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...
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