- ベストアンサー
データの一致性を調べるには？
- みんなの回答 （2）
- 専門家の回答
質問者が選んだベストアンサー
測定値が連続量であれば、「対応のある２組のデータの平均値の差の検定」でできます。一致性つまり差が無いというのが帰無仮説になります。 測定値が計数値であれば、ノンパラメトリック検定ですね。#1さんのほうがお詳しいかも。
その他の回答 (1)
- backs
- ベストアンサー率50% (410/818)
「ケンドールの一致係数」とか「κ統計量」とかがありますが。。。 > 他者によるデータが一律して高いなどの状況を数字で説明したいのですが・・ なんだか共分散分析っぽい気もしますが。。。
関連するQ&A
- 相関係数を使ったサンプルデータを生成する方法
相関係数を使ったサンプルデータを生成する方法を教えて下さい。 変数Aの中央値、標準偏差と変数Bの中央値、標準偏差、相関係数・・・リンク先Excelのピンクのセル を入力すると、 変数Bのサンプルデータ・・・リンク先Excelの水色のセル が出力されるようなものをExcelで作れたらと思います。 宜しくお願いします。 ｈｔｔｐ://exp026.dataweb.ne.jp/Excel/sample.xls
- ベストアンサー
- 数学・算数
- データの比較について
標準偏差に関する質問なんですが、二つの標準偏差の違いを比較する上で、何か統計学的な基準はあるのでしょうか？ 数字のばらつき、標準偏差を比較して二つのデータ群の差は同じなのか、 それとも差は大きすぎて、データ群を同じものとして分類できないのか、判断したい思っています。 データは機械の測定値の数字です。 もし詳しい方がいれば教えて下さい。 よろしくお願いいたします。
- ベストアンサー
- その他（学問・教育）
- 相関係数を指定して二変量データを作成する
相関係数、平均、標準偏差を指定して二変量データを作成しようとしていますが、なかなかうまくいきません。 http://oshiete1.goo.ne.jp/qa2413827.html こちらの回答を参考にしてエクセルで試してみたのですが、出力されたデータの相関係数、平均、標準偏差を調べて見るとどの値も微妙にずれてしまいます。
- 締切済み
- 数学・算数
- 標準偏差，相関係数が綺麗になるデータの求め方
標準偏差，相関係数がある程度綺麗になる（小数第2位程度まで）ようなデータを人工的に作りたいのですが，何か良い方法はありますでしょうか。 理想としては，プログラミングを用いてデータと標準偏差，相関係数がそれぞれ出力されるのが良いですが，より良い方法があるならば教えて頂きたいです。 プログラミングならばその内容まで教えて頂けると幸いです。 なお，データの数は5～20個程度で，数値は1～3桁です。 よろしくお願い致します。
- 締切済み
- 数学・算数
- 標準偏差について確認してください。
あるデータについて検証しているのですが、標準偏差の項目がわかりません。 実データ （ｘ１、ｙ１）＝（０．４ 、 ０．９８７９２３３４９） （ｘ２、ｙ２）＝（０．２ 、 ０．４８９９１０３７７） （ｘ３、ｙ３）＝（０．１ 、 ０．２４０７４９３４） （ｘ４、ｙ４）＝（０．０５ 、 ０．１２４３４８７２９） （ｘ５、ｙ５）＝（０．０２５ 、 ０．０６０９６８１７１） （ｘ６、ｙ６）＝（０．０１２５ 、 ０．０２９０５７７５４） 相関係数 ０．９９９９８４２８３５ 式（最小二乗法） ｙ＝ａｘ ＋ ｂ（原点（０、０）を含む） ａ＝２．４６９１６０６４６ ｂ＝－０．００１６４３７５５ 標準偏差 ０．００２８０ となってます。 相関係数とか式はエクセルで確認できたのですが、標準偏差のみ確認できません。たぶん実データｙと最小二乗法でもとめた計算数の差をもとめているのだと思うのですが・・・（ｘのデータはこちらの方で調整してあるのでｙのみ実験で測定しました） 質問がたりずに申し訳ないです。補足をつけますので不足データなどあったら申しつけてください。
- ベストアンサー
- 数学・算数
- ２データの経時的推移に相関があるか、を検定するには？
臨床的「血糖値とHbA1cに相関がある」、 といえると思いますが、どういった検定をすれば、 ２データ間の経時的推移に統計学的に相関がある、といえるのでしょうか。 例えば症例１～５０で、Ａ,Ｂの２つのデータをDay1,2,3,4,5に測定し、 その２つのデータ間の経時的推移に統計学的な相関があるかどうか、 ということを調べるとします。 症例１だけでみると、日を追うごとに、Ａは上昇し、Ｂは低下しています。 症例２，３，４・・・も個々でみると、 ＡおよびＢは視覚的には症例１と同様な動きをしています。 つまり、症例ごとにみてみると、 ＡとＢは反比例の関係にあるように視覚的に見えます。 ただし、測定は５ポイントだけなので、 症例を１つとっても統計学的有意差は検定できません。 そこで、症例１～５０をあわせれば、 統計学的に相関があるといえそうですが・・・。 データＡの経時的推移（平均＋標準偏差）と、 データＢの経時的推移（平均＋標準偏差）に「相関がある」 とはどのような検定をすればいえるのでしょうか。 つまり、最初の例で言えば、 血糖値の推移（１月、２月、３月・・・１２月）と ＨｂＡ１ｃの推移（１月、２月・・・１２月）に相関がある、（たとえば、血糖値が上がればＨｂＡ１ｃも上昇する）、 ということはどうすれば統計学的有意にいうことができるでしょうか。 なお、症例１～５０において、 データＡは血圧のように個人間で大きな差があります。 ご教授のほどお願いいたします。
- 締切済み
- 科学
- データの回帰分析と相関係数(R, R2値)
Kaleidagraphでグラフをプロットした後回帰分析を行うと、近似曲線の式とともにR値（相関係数）を表示します。この値が1に近いほど測定データと近似曲線が一致しているというように解釈していますが、これで正しいでしょうか？ また、相関係数にはR2値というものもありますが、これとR値との違いは何でしょうか？ よろしくお願い致します。
- ベストアンサー
- 物理学
- 統計学について
統計学の無相関検定について 無相関検定について理解ができておらず、 どなたか教えてください。 理解できていない場所を理解したいので、 非常にまとまりがありませんが、箇条書きとしました。 番号ごとに箇条書きしたので、 番号に対応するように回答を頂けると幸いです。 よろしくお願いします。 (1)無相関検定により、帰無仮説が採択されると、相関係数の数値の大小に関係なく、一律で統計結果自体を無効にする。 (2)統計結果自体の無効とは、すなわち相関係数ゼロのことを指す。 (3)相関係数ゼロとは、すなわち無相関のことを指す。 (4)「相関の強さ」と「有意」は別個の考え方である。 (5)「相関が強いこと」＝「相関係数が1または-1に近いこと」である。 (6)相関が強い場合でも、有意でない場合は、「統計自体が無効だった」ということになる。 言い換えれば、「統計結果は無相関だった」という解釈になるのだろうか？ (7)相関が弱い場合で、かつ有意である場合は、「弱い相関があった」ということになる。 (8)「統計自体が無効だったこと」＝無相関なのか？ (9)「相関の強さが弱過ぎる」＝無相関なのか？ (10)相関があるという仮説の数は無限であり、相関が無いという仮説の数は１つである。 11.相関係数がゼロであることは、無相関検定をやること以外の方法では生じない。 つまり、変数が２つのとき「偏差積の平均÷標準偏差X÷標準偏差Y」の計算結果によって、相関係数がゼロという答えが出ることはない。(無相関検定をやる前から無相関であるという答えが導き出されることはない) 非常にまとまりが無くて申し訳ありませんが、よろしくお願いします！
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 損関係数.09でも相関がある？
例えば、係数が.12だと目安としては「相関が無い」ですよね。 でもサンプル数が膨大であればｐ値が.0012とかになることもありますよね。 ということは、相関係数.12であっても無相関検定で低い数字が出たのであれば「相関がある」と判断したほうが良いのでしょうか？
- 締切済み
- 経済学・経営学
