- ベストアンサー
統計学を簡単に・・・
- みんなの回答 （3）
- 専門家の回答
質問者が選んだベストアンサー
統計をどこで使うのかにもよりますが、いくつかホームページを紹介しておきます。 ・群馬大学青木先生による「おしゃべりな部屋」 http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/ ・武蔵工業大学兼子先生による「兼子研究室」 http://www.kaneko-lab.org/ どちらも、統計の基本的概念から始まって、丁寧に説明されているページです。 ちなみに、基礎統計のレベルでしたら、四則演算、指数、方程式、それとΣ（シグマ）の意味が分かれば何とかなるんじゃないかと思います。 がんばってください＾＾
その他の回答 (2)
中学校または高等学校の数学の分かる範囲 をお知らせください。 どの程度の知識が必要ですか．単に計算ができる程度（方法の選択が間違える場合があってもかまわない）ですか。
- wataken44
- ベストアンサー率33% (3/9)
あまり参考にならないかもしれませんがやはりいい先生を見つける事が一番ではないでしょうか。 専門的で難しい分野ですからねぇ。 まあEXCELのヘルプを見るとかも使えない事はありませんが。 とりあえずしたのＨＰは一見の価値があるかもしれません。
- 参考URL：
- http://www5.ocn.ne.jp/~qmss/
関連するQ&A
- 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
- どんな統計本を読めば、この問題が解けますか？
心理系大学院の試験で、基礎的な統計の問題が出題されます。 そのために統計学の勉強を進めているのですが、問題が難しくて解けません。 試験計画を立てたいのですが、どんな本を読めばその水準に達するか見当もつきません。 どういった本を今後読む必要があるのか（演習本を読む必要があるのか、 更に発展教材に進む必要があるのか）教えて頂けないでしょうか。 また、具体的な書籍を教えていただけると助かります。ちなみに数学の知識は全くありません。 具体的には、以下のような問題です。 「因子分析し、2因子解を求めた所、累積寄与率は25%だった。累積寄与率を高める方法を述べよ」 「多重共線性の問題がいつ生じるか説明し、また問題の有無を検討する指標をあげよ」 「mean,median,avarage等の代表値の利点を述べよ」 「統計検定と区間推定における平均値の差の関係について述べよ」 現在は統計の本を読み、検定に関する最低限の理解（ｔ検定やχ2検定、共分散構造分析とは何のために行い、どんな特徴があるのか）は捉える事が出来ていると思います。 （個人的には、例題と仮データが掲載されている本を元に実際に解析すればよいかとも思うのですが、自習範囲が広範で、費用対効果が望めず、すごく非効率的だと思っています）
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 文系の統計学
当方文系ですが、文理融合の専攻に進学することになりました。「数理統計学」が必修となっているのですが、初めて取り組むことになります。シラバスには「微積分と線形代数をよく復習してから受講すること」と記載されていますが、どちらも全く経験ありません。現在、公文式に行って、やっと因数分解ができるようになりました。（公文式は質問ができない雰囲気なので、近々やめる予定です。） そこでご質問ですが、１．このような段階から、どのように「微積分と線形代数」を経て、数理統計学へ学習を進めていけばよいのか。２．予備校や学習塾で学ぶとしたら、どこがよいか。以上の2点について、ぜひ教えていただきたいです。どうぞよろしくお願いします。因みに数理統計学の内容は、以下のとおりです。 ●基礎礎統計（集合基礎論、確率、確率変数、確率密度関数、種々の確率分布、中心極限定理、母集団と標本、点推定、区間推定、推定法、有意水準、第一・二種の誤り、片側・両側検定、正規分布の平均・分散の検定、連続変数の相関（散布図、今日分散、相関係数、検定、離散変数の相関（クロス集計、関連性係数、検定） ●重回帰分析（単回帰分析、目的関数の定式化（最小自乗法、最尤法など）パラメーターの推定と検定、回帰診断、説明変数の選択、構造変数） ●その他（クロス表の多変量解析、様々な多変量解析）
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 統計で困っています。こんな場合の統計処理は？？
具体的に申し上げますと以下のような実験をおこない、 データをまとめている段階です。統計処理について教えてください！！！！ 男3名女3名のお年よりの歩行動作の動作分析 一歩ごとの歩数や歩幅、速度はでています。 その他、各関節の角度もでています。 やりたいことは、 ・各関節の角度と歩行速度との関係 （相関分析？） ・1歩目の動きと2歩目の動きの差をみる （移動平均？変化率？？） ・男女の差（検定？ｔ検定？？この場合は対応はある？ 母集団の検定は必要？？） ・速度上位群と下位群の差（検定を使う？？なんの？？） こんなかんじです。何冊も本を読んでいるのにもう、わからなくてパニックです・・・・ エクセルでデータを処理したいです。この具体例を使って教えていただけるととても助かります。 どうかよろしくお願いいたします。 エクセルの分析ツールは使用できないので 直接 式を作るつもりです
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 心理学科 統計がわかりません
教育人間科学部 心理学科 2年生です 授業で統計学を学んでいるのですが、授業の内容がわかりません なんとなくわかったような気がするのですが実際にその数値がどのような意味か、この結果はどういう意味かということが読み解けません 来年から実験を自分で行うのにこのままでは非常にまずいです 本で勉強したいのですがおすすめを教えていただきたいです。 心理の統計の基礎の本を教えてください できれば心理学科の方に教えていただきたいです 注文が多くてすみません 内容はカイ二乗検定 t検定 1元配置が主です その数値の意味 知っておくべき考え方が理解できなかったので困っています 統計の概念がわかりません 自由度の意味など わからないばかり言ってすみません よろしくおねがいします
- 締切済み
- 心理学・社会学
- 統計的検定を教えてください
統計のことはまったく知らないのですが 学習前後の子どもたちの変容について、学習の効果があったと言えるのか統計的に知りたいのですが (1)ある学習前後で、その教科の意識調査で 学習前：好き７人 嫌い８人 学習後：好き１２人 嫌い３人 に変容した場合、統計的に、学習の効果があったのかは、カイ二乗 検定をつかうのですか？ (2)同じように、５段階や４段階の評定尺度法で学習意欲の変容を調査 するとき、 好き（４） やや好き（３） やや嫌い（２） 嫌い（１）と数値 化して、事前事後の平均を求め、対応のあるｔ検定を使って、優位 性を検証してもいいのですか まったくわからないので、質問自体もおかしいのかも知れません。
- 締切済み
- 数学・算数
- 統計についての文を添削してください
統計のことはぜんぜん理解していないものです。 どなたか私の文を添削していただけないでしょうか？ 言葉遣いがおかしいとか、意味が違うとか指摘していただけると助かります。 サービスの品質改善というテーマで翻訳をしていたのですが、調査をおこないデータを整理して結論をだすために、統計の手法を使うことができる、という部分がでてきて困っています。 ネットでいろいろ学習？？しましたが、あっているかどうかまったく自身がありません。 よろしくお願いいたします。 カイ二乗‐２つの変数の間での関連を決めるための統計技術。(1)観察されたデータが期待とマッチするかどうかを見る、(2)一方の変数の分布がもう一方の分布と関係があるかみる。 t-検定－サンプルが同じ人口から選べれているかを見るため、２つの個別サンプルの平均や割合を比較する統計技術。（３つ以上のサンプルの平均をテストするには、分散分析が使われます） 重回帰－複数の変数の値の変化によって、１つの変数の変化の値を予測するための統計技術です。 クラスタ分析－対象（学校/場所/物など）を特定された数の排他的グループ（内部的に同種）に分ける統計技術。 因子分析‐相関関係をもつ変数の大きなセットの要因を決める統計技術。 判別分析－人や物を２つ以上のカテゴリーに分類するための統計技術。 カイ二乗による相互作用の自動検出方法（CHAID）‐分岐方法を使って、因数のなかの相関と見つける統計技術。 以上です。
- ベストアンサー
- 数学・算数
