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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:適したdescriptive techniqueと仮説の検定方法)
適したdescriptive techniqueと仮説の検定方法
このQ&Aのポイント
- 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。
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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。
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。