適したdescriptive techniqueと仮説の検定方法
- 定量研究と定性研究を学んでいる大学院生が、リサーチについての不安点を相談しています。
- リサーチの対象は男女や大学院生大学生、途上国先進国の出身別で選び、データのまとめ方や仮説の検定方法について悩んでいます。
- データのまとめ方としてはParametricが良いと考え、仮説検定にはt-testが適していると思っています。
- ベストアンサー
適したdescriptive techniqueと仮説の検定方法
今イギリスの大学院で、授業で定量研究と定性研究を学んでいます。 アサイメントで定量研究と定性研究によるリサーチをしないといけないのですが(実際にデータを収集する必要はなし) 何点か不安な点があります。 <<リサーチ内容>> リサーチ対象は全対象人口から男/女、大学院生/大学生、途上国/先進国出身別で数名選び出し(対象が重複する可能性もあり) それぞれの人数は同じという感じです。 例えば男10人/女10人、大学院生10人/大学生10人、途上国/先進国10人という感じです。 (1)descriptive technique 日本語訳がわかりません・・・ データをサンプルから全数に応用する前に データをまとめる方法についてなんですが Graphical, Tabular, Parametric descriptionがあって 私の場合、標準偏差や平均値などもデータとして欲しいので Parametricが良いかなと思ったのですがこの判断は正しいでしょうか? (2)仮説検定 定量研究において、仮説を検定する時に、どの方法でやればいいのかわかりません。 ネットで検索するのですが、統計学は習ったことがないし、しかも英語なので理解が難しいです・・・。 もちろん上記のカテゴリ別の他にも全体としての統計・平均値を出したいのですが 一応英語のwikipediaを見てそうかな、と思ったのですが 私の場合t-testが最も適した検定方法でよろしいのでしょうか? サンプルの数はそれぞれ20~30名くらいを予定しています。 (全体対象人口が不明なのでわかりません。また、サンプルを採る時に全体の何%くらいあれば良いかも教えていただけるとありがたいです。) 長くなりましたが、よろしくお願いいたします。
- saaakeee
- お礼率66% (8/12)
- 数学・算数
- 回答数1
- ありがとう数1
- みんなの回答 (1)
- 専門家の回答
質問者が選んだベストアンサー
> ネットで検索するのですが、統計学は習ったことがないし、しかも英語なので理解が難しいです・・・。 無理に英語で解説されたwebサイトを見なくてもよいのでは? > descriptive technique 記述統計(descriptive statistics)的な手法を用いなさいよ、というような意味でしょう。Graphicalはグラフ化、Tabularは表に集計すること、Parametric descriptionはパラメトリックな手法を用いるということでしょう。 > Parametricが良いかなと思ったのですがこの判断は正しいでしょうか? 例えば、パラメトリック検定を採用する場合には母集団分布が正規分布であることの仮定などが必要となります。ただし、ノンパラメトリック検定はかなり危うい理論に基づいている部分もあるので、使用の際には注意が必要なのです。 > 仮説を検定する時に、どの方法でやればいいのかわかりません。 何を明らかにしたいのかによりますね。例えば、A群とB群の平均値の差を明らかにしたいのであれば、いわゆるt検定を行えばよいかもしれません。 > 私の場合t-testが最も適した検定方法でよろしいのでしょうか? 上記の通り。もし「2つの母平均は同じである」という帰無仮説について検定するのであれば、t検定でよいでしょう。
関連するQ&A
- 「有意差検定」とは
「有意差検定」「統計学的有意性の評価」とは、どうすればよいのでしょうか。 平均値、標準偏差、標準誤差が求まっているので、以下の手順を踏むとよいと調べたら出てきました。 が、何をどうすればよいのかわかりません。 (ちなみに今回行った実験は、マウスに局所麻酔薬を注射して痛み刺激を与え、痛がらなかった回数を記録する、というものです) ① 仮説設定: まず、研究の対象に応じて帰無仮説(H0)と対立仮説(H1)を設定します。例えば、2つのサンプル間の平均値に差があるかどうかを検定する場合、次のように設定できます。 帰無仮説 (H0): 2つのサンプルの平均値は等しい。 対立仮説 (H1): 2つのサンプルの平均値は等しくない(または、ある特定の差がある)。 ② 統計検定の選択: 2つのサンプル間で平均値の差を評価する場合、独立な2標本t検定が適しています。ただし、データの性質や仮説に応じて、他の統計検定を選択することもあります。 ③ t検定の実行: 選択したt検定を実行し、結果を得ます。t検定は、2つのサンプルの平均値の差が統計的に有意かどうかを評価します。結果には、t値(t-statistic)とp値(p-value)が含まれます。 ④ 結果の解釈: 得られたp値を帰無仮説が成立する確率と比較します。通常、あらかじめ設定した有意水準(例: 0.05)と比較して、p値が有意水準未満であれば、帰無仮説を棄却し、対立仮説を採択します。これは、2つのサンプル間に統計的に有意な平均値の差があることを示唆します。 どんな些細なことでも教えていただきたいです。 どうぞよろしくお願いいたします。
- 締切済み
- 測定・分析
- ノンパラメトリック検定とパラメトリック検定
統計学初心者です。医療統計をはじめたばかりでどのような統計手法を使用すればいいかで迷っています。 以下のデータの平均の差の検定を行う場合には、ノンパラメトリック検定かパラメトリック検定のどちらを用いればいいのでしょうか?よろしくお願い致します。 A群のCTR 49.0% 41.5% 50.5% 64.0% 59.0% 64.0% 50.5% 46.0% 52.5% 51.5% 55.5% 52.5% 32.0% 52.0% 53.0% 59.3% 52.0% 52.3% B群のCTR 60.0% 46.0% 55.0% 56.0% 51.0% 50.0% 41.0% 51.0% 50.0% 48.0% 66.0% 48.0% 55.0% 48.0% 55.0% 54.0% 50.0% 51.0%
- ベストアンサー
- その他(学問・教育)
- 統計 検定方法について
質問紙調査結果のデータの検証として、検定を用いようと考えています。 しかし、統計学の勉強途中で適切な検定が分かりません。 帰無仮説 Aが高い(を選んだ)人は、Bも高い(を選ぶ) 対立仮説 AとBに関係はない Aを高いと選んだ人と、低いと選んだ人を分けて、 Bについてそれぞれ高いか低いかを集計した状態です。 どの検定を用いれば良いかが分かりません。 私はカイ二乗検定を使うと思ったのですが、期待値が分からなくて 考えているうちに混乱してきました。 よろしくお願いいたします。
- 締切済み
- 数学・算数
- t検定について
A) サンプル数 300 平均22.5 標準偏差4.00 B) サンプル数 1400 平均23.0 標準偏差5.90 のt 検定を」というご質問が出されていました。 私も興味ををもって解いてみましたが、best answer に選ばれた回答も出されておりましたが、ヒントであって、解は出ていませんでした。 次のようなことでいいのでしょうか。ぜひともお教えいただきたいので、よろしくお願いいたします。 この問題は仮説検定のうち、2つのサンプルの平均値に差があるかどうかを検定する問題だと思いました。 帰無仮説は 2つのサンプルの平均値には差がない」とします。 両群の平均的な分散は ((300-1)*4^2*(1400-1)*5.9^2)/(300+1400-2)=31.50 このとき検定統計量は t=0.5/√(31.5(1/300-1/1400))=1.40 この問題では自由度が1698となり、分布表からは正確な数が出ませんが、正規分布になるときの数とから、有意水準5%なら 1.9779~1.9600 の間にありそうですので、検定統計量のほうが小さいと判断できると思いました。 よって「帰無仮説を棄却するすることはない。」と結論しました。 このようなことでいいのでしょうか。特に自由度が1698で分布表から具体的な数がきっちり求められないので、他のやりかたでなければならないのでは?と不安を感じているのですが。
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 統計の検定方法がわからず困っています。どなたかぜひとも教えてください。
看護研究初心者で、統計学の本を読んでもさっぱりわかりません。非常に困っています。理解力が低く、情けない限りです。すみません。どなたかお助けください* 現在実験研究をしていて今月末でデータが出そろいます。 データ数は13の予定です。 あるケア方法の有効性を検証するために、同一対象者に従来のケアと新たなケア時の皮膚の症状(0~3の皮膚スコア)と臭気の程度(0~5)についてデータをとりました。 質問です。対応しているデータと思いますがデータ数が少ないし、正規分布もしていないような気がするので、検定はウィルコクスンの符号付順位和検定でしょうか?でもグループ内に同順位が3つ位づつあったりするのに大丈夫でしょうか?EXELしかないのですがこの研究の検定名と初心者でもわかる検定の手順を教えてください。不足情報は追加いたします。参考サイトでもよいので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)
- 回帰係数が1かどうかの検定
変数xが1増えると変数yも1増える、という仮説を検定した研究で、1に近い回帰係数が得られてt値も低い(例えば1未満)という結果から、この仮説は支持できるというのがありました。これって統計的に正しい推論なのでしょうか。通常だと、例えば係数が正という仮説を検定するために、係数ゼロという帰無仮説を立ててt値が2未満であれば帰無仮説を受容(対立仮説は棄却)し、そして結論を保留する、ということになりますね。ですから先の場合も現状ではなにも言えないということになると思うのですが、それでは係数が1という仮説はどのようにして検定すれば良いのでしょうか。あるいは帰無仮説はどのように立てるのが良いのでしょうか(一般的なのでしょうか)。
- ベストアンサー
- 数学・算数
- t検定についてお伺いしたいことがあります。
はじめまして。 今私は大学4年の卒論を書いているものです。 お伺いしたいのですが。 t検定をする際,研究の仮説で2つの集団には差があるという仮説をたてているのですが,その場合にはt検定を使ってもよろしいのでしょうか。 有意差があればあるほど仮説が正しいということなのですが,初歩的な質問ですいません。 よろしくお願いします。
- ベストアンサー
- 心理学・社会学
- 仮説の設定の仕方
カイ二乗で検定する時の仮説の設定方法について混乱しています。 例えば、食中毒の原因を調査する問題があります。そこで、 食べた/食べない 発症/非発症というグループの検定をしたい。 帰無仮説:食べた/食べないのグループは発症/非発症とは関連がない 対立仮説: 〃 関連がある これで間違いがないでしょうか? また食中毒に限らず、カイ二乗の場合は必ず帰無仮説は[○○と○○は関連がない]という設定にしてしまってよいのでしょうか? 私が混乱しているのはその対象内容によって帰無仮説と対立仮説が入れ替わるのかそれともどの条件においても上記の通りに設定して良いのかどうかがわかりません。統計が得意な方、是非教えてください。
- ベストアンサー
- 数学・算数
お礼
ご丁寧にありがとうございました。 >無理に英語で解説されたwebサイトを見なくてもよいのでは? 日本語での単語が全くわからなかったので全然手をつけられなかったんです・・・が、お陰でたくさん単語がわかるようになったので、後は自力で出来そうです!ありがとうございました。