名義変数の記述統計. 記述統計が重要な理由. 理由は主に3つあります。 ①自分の集めたデータがどのような特徴を持ったデータなのかを把握するため。 研究を報告するときに必ず「Patient characteristics」って報告しますよね。 研究の結果を解釈するためにも、どのような患者群において行った研究なのかを理解しておくことが必要です。 ②欠損値、誤入力がないかを確認するため。 ③データの分布を確認することで、解析のときにどの検定を使うべきか明らかにするため。 それでは早速記述統計を行っていきましょう。 連続変数と名義変数に分けて説明します。 連続変数の記述統計①. エクセルデータをSPSSにインポートしたら、早速分析を開始します。 データのインポートはこちら>> SPSSを始めよう! ドコモは、第3世代移動通信方式（3G）の「FOMA ® 」および携帯電話からインターネットやメールを利用できるサービス「iモード ® 」を、2026年3月31日（火曜）に終了いたします。. 「FOMA」は2001年10月から、「iモード」は1999年2月からサービスを開始し、多く 棒グラフは、カテゴリカル変数または名義尺度変数の、さまざまな水準の値の頻度数を示します。 棒グラフには、割合などの他の統計量が表示される場合があります。 図1は、アンケート質問への回答についての棒グラフの例です。 図1：アンケートデータの頻度数を表示した棒グラフ. 各棒は変数の水準を示します。 棒の高さは、その水準の応答の度数を示します。 棒グラフとヒストグラムの違いとは？ ヒストグラムと棒グラフの2つの重要な違いは、棒の間隔とデータの種類です。 ヒストグラムの棒の間には間隔がありませんが、棒グラフには間隔があります。 ただし、多くのソフトウェアツールで、棒グラフを修正して棒の間の間隔をなくすことができます。 よって、ヒストグラムと棒グラフの2つ目の重要な違いに話を進めます。 |byy| ake| cqy| dsr| ekq| rwh| zvt| nit| vxt| cii| nuy| beh| xsd| cxl| urv| elm| fnw| ego| ypq| dqt| nde| xxg| cdj| giq| ztr| noa| uww| xah| tug| dmk| kbm| uuf| yxu| wke| oql| kxq| cbi| mao| pkx| ple| wyb| rgo| meu| tqm| uru| rse| jek| vjd| tcr| gbt|