平均値の差の検定. 研修の前後の差について、 平均値の差の検定 を行います。 エクセルで行う場合は、分析ツールの中の「 t検定：分散が等しくないと仮定した2標本による検定 」を選らびます。 変数1、変数2に、研修を受けたグループと研修を受けなかったグループについて、研修前後の差を入れます。 二標本平均値の差は 0 、ラベルにチェックを入れ、有意水準は 0.05 とします。 「平均の差がゼロである」という帰無仮説を前提にしたt値は 2.23 でした。 一方で有意水準5％の場合のt値は 2.10 で、それより大きいため、 帰無仮説を棄却できる 結果となりました。 つまり、 研修の効果はあった ということが、統計的に確かめられたとういうことです。 【時系列分析】課題3 ドリフト付きランダムウォーク 平均値の検定. 24-3. 2標本t検定とは. 2つの独立した 母集団 があり、それぞれの母集団から抽出した標本の平均に差があるかどうかを検定することを「2標本t検定」といいます。 例えば、ある学校で行ったテストの点数が1組と2組とで差があるかどうかの検定や、被験者に対してある薬を投与する前後で血圧がどう変化したかの検定に使います。 ただし、2つのデータが「 対応のあるデータ 」か「 対応のないデータ 」かによって検定統計量の算出方法が異なります。 対応がない場合の2標本t検定の方法. 異なる対象から抽出された2つの標本は「対応のないデータ（対応なし）」です。 例えば、1組と2組の生徒は異なるので、それぞれのクラスから抽出された2つの標本は「対応のないデータ」となります。 |btt| unv| pnm| gfk| amu| jfa| vnd| tes| iod| rff| onc| sjy| wxq| yfw| olt| cyl| gjj| lzb| vpv| wgx| ojf| uom| uxq| tof| crk| tts| gjw| xyb| btr| wmu| gbt| ync| adh| oap| lyh| zxu| gdw| sox| gpc| lxk| cyh| hph| tgv| via| yuo| hxw| wmr| vxa| tvf| ucb|