検定・集計
検定・集計の手法についてご紹介します。
inspection 検定
検定とは、「集団A は集団 B
より平均身長が高い」というような仮説を立て、その仮説が本当に正しいかどうかを統計的に検討するための手法であり、統計的仮説検定とも呼ばれます。観測された標本に見られた差は偶然生じた差かもしれません。そのため、
観測された標本に見られた差が、偶然とは考えられないほど意味のある差であるか母集団で比較しても本当に差があるといえるのかを統計的に検討する必要があります。
検定では、判断を下したい仮説を帰無仮説と対立仮説で記述します。上記の例では、帰無仮説を「
2
つの集団の平均身長に差はない」とし、対立仮説を「
2
つの母集団の平均身長に差がある」とおきます。
統計的に差があると判断できる場合には帰無仮説を棄却し、「
2
つの母集団の平均身長に差がある」という対立仮説を採択し、逆に、意味のある差はないと判断された場合、対立仮説を棄却し、帰無仮説を採択します。なお、検定には
t 検定、 F 検定、カイ
2乗検定などさまざまな検定があります
。
- 使用されるSPSSソフトウェア
inspection クロス集計
複数の質的データの関連性を調べるための集計手法で、アンケートなどで項目間の関連を明らかにすることに用いられます。
- 使用されるSPSSソフトウェア
inspection 正確確率検定
正確確率検定とは、標本数が少ない場合に、2 変数の独立性の検定に用いられ、 2 × 2 分割表の 2 変数の間に有意な差が見られるかを検討します。標本数が多い場合にはカイ 2 乗分布が用いられますが、標本数が少ない場合や、偏りの大きいデータの場合には、カイ 2 乗検定は適さないため、正確確率検定が用いられます。
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inspection t検定
2つの集団の平均値の差に意味があるかを検定します。
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inspection
カイ二乗検定
（χ²検定）
正確確率検定と異なり、標本数が多い場合にはカイ二乗検定が適しています。
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