はじめに
分析手法は、
①何を見たいか、
②標本の数、
③データ型(比・間隔尺度・順序尺度・名義尺度)、
④データが正規分布に従うか(パラメトリックorノンパラメトリック)によって決まります。
今回は、②「標本の数」という観点から、どのような統計処理方法があるのか、ご紹介したいと思います。
今回のデータのパターンは、『データが縦1列に並んでいるパターン』をみていきます。
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
4.母平均の区間推定
5.母平均の検定
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。
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。
平均値、中央値、最頻値、標準偏差、分散、最小値、最大値、合計、標本数、などを算出します。
母平均の区間推定
今あるデータは、母集団から取り出した標本だと仮定して、標本平均や標本分散から母集団の平均を推定する方法があります。
母平均の検定
母集団の母平均に仮説を立て、仮説が成りたつかどうかを検定する方法です。
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