統計学、どの検定を使うべきか

質問

統計の授業をアメリカでとっているのですが、よくわからない問題があったので質問させて下さい。
とあるデータを取扱う事になり、そこでどの検定を使えば良いか、あるいはどのように考えて答えを導きだせば良いのか困っております。

エクセルに
A列にyes＝１　no＝２という感じで数字が並んでいます。
B列にはその人の年収が入っているとして

1 100
1 150
2 200
1 300
こんな感じです。。

給与が高い人が１（yss）と答えている確率が給与が低い人より多いかどうかを調べる場合、
どのように統計学を応用して答えを導き出せが良いのでしょうか。

給与については、ここからが低い、ここからが高いという基準はありません。

回答No.1

eclipse2maven · ベストアンサー

検定というよりも、まず、どの統計モデルを使うかを決める必要があるとおもいます。

線形モデルではだめです。(収入ごとに１と答える人の確率としたならば）

一般化線形モデルで、考えるべき。そうなると　最大尤度法であって、最小二乗法は使えない
そうなると検定も変わってくるように思います。

多分ロジステックあたりだと思うのですが、少し一般化線形モデル（Generalized Linear model) を勉強されてみては。

（注）一般線形モデルと一般化線形モデル　とあって　「化」が付く付かないで、全然意味が違うので注意してくださいね。英語では　General と　Generalized　という違いになります。

回答No.2

kamiyasiro

私も#1さんを支持します．

１，２という回答は結果系だから，目的変数でいいでしょう．
年収を説明変数としてロジスティック回帰をやります．

ただし，１，２が左側に書いてあるのが気になります．
注意が必要なのは，１，２が人種のような場合，
今度はこちらが原因系になりますので，
上記の方法を使うと明らかな誤用になります．
１観測変量の判別分析はあまり例を見たことがありませんが，
判別分析を使うことになります．
使う前には，きちんと等分散性の検定をしてください．