序章

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...

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、2列間に「前後」等の対応関係のあるパターン』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.対応のある2つの母平均の差の検定 4.ノンパラメトリック検定 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。 「前後」の関係のあるパターンの場合、前-後（後-前）のように、差をとったデータをグラフ化してみ...

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、『同じグループのデータが縦に3列並んでいるパターン』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 3.3つの母平均の区間推定 4.1元配置分散分析と多重比較 5.ノンパラメトリック検定 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。 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...

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、2列間に対応関係がないパターン』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 同じグループのデータが、縦に2列並んでいることが特徴です。 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 3.２つの母平均の区間推定 4.２つの母平均の差の検定 5.ノンパラメトリック検定 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。２つのグループのデータをそれぞれグラフに表現して、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...

1標本のデータの統計処理方法は「グラフ表現、基礎統計量、母平均の区間推定、.母平均の検定」です。