わかりやすいご説明ありがとうございます。 卒論の分析に困っていたため、参考にさせていただきます！

@nishimaki

2 жыл бұрын

こちらこそご視聴ありがとうございます！ お役に立てたようで何よりです！

ありがとうございました！わかりやすく勉強できました。

@nishimaki

2 жыл бұрын

こちらこそご視聴ありがとうございました！

わかりすいです。 最高です！

@nishimaki

3 жыл бұрын

コメントありがとうございます！ 今後ともよろしくお願いします。

ありがとうございます、大変わかりやすかったです。

@nishimaki

3 жыл бұрын

こちらこそ、嬉しいコメントありがとうございます！！

大学生のときにこの動画みてたらなぁ とても分かりやすい

自分はExcel初心者です。 今までは指示されたデータ分析を、何故行わなければならないのかが理解できずに苦しんでいました。 しかしこの動画に出会い、私でも理解しながら作業を進めることが出来ました..！😂 本当に、ありがとうございます。

@nishimaki

3 жыл бұрын

大変励みになるお言葉をありがとうございます！ 引き続き、よろしくお願いします。

とてもわかりやすいです(T . T) 卒論のアンケートの分析に苦労していたのでとても助かります！x2乗検定の動画も参考にさせていただきました！感謝です！

@nishimaki

Жыл бұрын

こちらこそご視聴ありがとうございます！

3日ぐらいネットをさまよってた自分がアホみたいです！ありがとうございました！

@nishimaki

2 жыл бұрын

こちらこそご視聴ありがとうございました！

t検定って3種類だったんですね！ 対応なしのデータは、F検定によって分散の違いを調べ、 F値0.05以上なら分散同じのt検定。 F値0.05以下なら分散異なるt検定。

@nishimaki

2 жыл бұрын

ぜひご活用ください〜

3:29〜ご説明している「中心極限定理」の説明が正しくありませんでした。 正しくは「母集団が何であっても、データ数が多ければ"標本の平均値"の分布は正規分布に従う場合が多い」という定理です。なのでデータ自体のばらつきが正規分布と見なせる訳ではありません。失礼しました。

わかりやすいです！ ただ、片側検定と両側検定の違いというかやる意味がよくわかりませんでした。 初心者なんで

解説ありがとうございます。 t検定を行う際のn数の最低値は求めないといけないのでしょうか?現在行っている検討のサンプル数が現在1群と2群でそれぞれn=20ずつくらいなのですが

@nishimaki

3 жыл бұрын

こちらこそご視聴ありがとうございます。 「絶対にこれだけ必要」という条件は存在しないので、最低値を求めなければいけないという事はありません。 ただ、必要なサンプル数を見積もる手法は幾つか存在しています。きちんと行うと少々難しい話となりますが、以下のページなどで簡単に計算することができます。 keisan.casio.jp/exec/user/1491310412 ちなみに、もちろんデータや目的によっても変わるとは思いますが、私個人の意見としてn=20ほどあればそれなりに信頼して良いかな・・・という感覚は持っております。

@jun-bu3pi

3 жыл бұрын

@@nishimaki 返信ありがとうございます。 参考にになりました！助かりました！

二つのデータの平均値がある程度近いときに 有意差は5パーセント以上なら平均値の違いが誤差程度で ほとんどデータの質は同じと考えられますが、 二つのデータの平均値が明らかにかけ離れているときは t検定をする必要ってあるのでしょうか？

@nishimaki

2 жыл бұрын

明らかに異なる場合は不要かもしれませんが、「明らかに異なる」というのが具体的にいくつ以上か分からないため、t検定してみるのも良いかもしれないですね。

同じ回答者に対してした質問の答えは時系列の関係がなくとも対応があると言えるのでしょうか？

@nishimaki

3 жыл бұрын

はい、基本的には、同じ回答者群に対する2つの結果の比較であれば、「対応がある」と見なして問題ありません。

@user-pr5nz7mu2n

3 жыл бұрын

@@nishimaki 分析の際の参考になり非常に助かりました。ありがとうございます！！

２つのデータの分散が等しかどうかを調べるのに、実際に分散を求めてダメなのですか？実際に求めれば、F検定は不要と思ったのですが。教えて頂けますでしょうか？

@nishimaki

2 жыл бұрын

「分散が等しい」というより「分散に有意差が無い」と言う方が正しかったですね。分散が完全一致するか調べるのではなく、有意差があるかどうかを調べる必要があるのでF検定が必要となります。言葉足らずで失礼しました。

0.05以下なら二つの数列は関係ないよ、 AからBにかけて何か効果を狙っていたとしたら、 何かしらの狙っている効果が表れてるよっていう感じでしょうか。

@nishimaki

2 жыл бұрын

そうですね。通常時がA、何か効果を施した際の結果がBとして、それらをt検定してp値が(一般的に)0.05を下回っていれば、効果が出ていると考えます。

@t-kamon7668

2 жыл бұрын

ありがとうございます、とても勉強になりました！

すごくわかりやすい動画ありがとうございます！ 一点、質問なのですが、以下のようなタスクでどちらのt検定を使ったらよいでしょうか？ 状態 ・A組全員のテストの点数のデータを持っている ・国語、算数、理科、社会のデータが存在する 示したいタスク　 ・算数が高い生徒は、理科の点数が高いを示したい ・”１．A組全員のデータ”と”２．A組の中にいて、算数の点数が高い人のみのデータ”の”理科の点数”で有意差を示す ２つの集団が同一人物であることからも、対応するt検定を使うべきなのでしょうか？ それとも、分散が異なるのでF値を測定して、別集団としてみなしてそちらを使うべきなのでしょうか？

@nishimaki

2 жыл бұрын

ご視聴ありがとうございます！ 「算数が高い生徒は、理科の点数が高いを示したい」のであれば、t検定よりも相関分析が適切な気がします。そちらの動画もございますのでよろしければご覧ください。 kzread.info/dash/bejne/l2GM2dRtqcaYZKQ.html

@user-fr8fp7lg7w

2 жыл бұрын

@@nishimaki ご回答ありがとうございます！動画見させていただきました、相関分析をしてあげれば示せそうですねm(__)m 外れ値と決定係数には注意して分析してみようとおもいます。

分散をF検定で求めたにもかかわらず、３つあるT検定には分散を”仮定する”と表記されているのはなぜですか？仮定しているのは母分散ということでしょうか？

@nishimaki

Жыл бұрын

説明不足で申し訳ありません、F検定で求めたのは「2群の母分散に差があるかどうか」です。 F検定で優位差が出れば、「分散が等しくないと仮定できる」と判断します。

7:28 個人用

@krw_accel

2 жыл бұрын

リクリンおってワロタ。化学の課題が

@user-zx3nr9mw6o

2 жыл бұрын

@@krw_accel 見つかったｗｗ

この動画見ながらやったらp値のところが#DIV/0!のエラー出たんですけど、なんでですか？

@nishimaki

3 ай бұрын

理由はいくつか考えられますが、データの選択範囲などが誤っている、もしくは値がすべて同じ（ばらつきが無い）といった状態になっておりませんでしょうか？

13:00

中心極限定理の説明全然ちゃうぞ

@nishimaki

2 жыл бұрын

本当ですね。ご指摘ありがとうございます！ コメントで訂正させて頂きます。

@krw_accel

2 жыл бұрын

@@nishimaki 中心極限定理がなんなのかもわからんぞ。はは