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t検定における有意差ありとは?
t検定において、有意差ありという結論になった場合、具体的には、どのような場合のことなのでしょうか?(それぞれのデータが正規分布であることが前提である場合についての話です。)
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>具体的には、どのような場合のことなのでしょうか? このような質問は珍しいので、意味を取り違えているかもしれませんが、 t検定は、2つのグループの平均値に差があるか、を検定する方法です。 2つのグループでない場合は、多重比較になります。 平均値でなく、バラつきだとF検定、比率だとカイ2乗検定が定番です。 具体例ということですが、これは統計学の本の例題が、具体例になります。 例えは、Aクラスの男と女の平均値、AクラスとBクラス、あるいは学校AとBなど、比較するのは2つの集団(群という)であれば、何でもOK。 比較する項目は、数値であればOK(アンケートの、良いが1で悪いをゼロ、というのは正規分布にならないのでダメ)。体重、身長、お年玉、・・・、何でも。 Aクラスの算数の平均と、Bクラスの国語の比較、でも統計学的には問題ありません。ただ、そんなものを比較しても、社会的に馬鹿にされるだけです。 私の場合は、薬物を投与した群と、していない群の生存日数などを調べて、その薬物の効果の判定に使っています。 最近だと、学力テストの結果を公開されれば、どこが一番、なんぞを結論することが可能です。
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- Ishiwara
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「有意差あり」は、次の記述と同じ意味です。 「帰無仮説が成立すると仮定すれば(つまり、目前にあるサンプルは、本来の母集団から取られたものであって、この平均値の差異は、偶然の産物にすぎない、と仮定すれば)この程度の差が生じる可能性は5%(または1%)以下である」 (検定結果は、帰無仮説の「真偽」について論じるものではありません。)
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回答ありがとうございます。
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