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有意差の統計手法とは?
- 有意差を検定する統計手法とは、データの間に統計的に有意な違いがあるかどうかを評価するための手法です。
- 1.Aサイトでの測定データと地上温位の相関を調査し、同様の調査を行った場合に有意性を確認するためには、再度相関を検証する手法を用いることが適しています。
- 2.物質XとYの日平均濃度値の回帰式について、10年後の回帰式と10年前の回帰式との間に有意な差があるかどうかを評価するためには、回帰分析と比較検定を組み合わせた手法を用いることが適しています。
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回帰式に観測値を代入すると当然等号が成立しません。このとき一つのデータについてその残差Yiが計算できます。そのときこのYi の平均値と標準偏差をまず計算しておき、次に (Yiー平均値)/標準偏差 の二乗を500個のデータに関して算出したものの合計を計算します。 これがχ二乗値です。これと自由度499個を与えると χ二乗分布表から信頼値が計算できます。これは表から読み取ってもいいし、エクセルで計算してもいいのです。これが95%以上なが合格、それい以下なら不合格ということになります。χ二乗分布表は下記ですが、これは自由度が120までしかありません。しかし たとえばχ二乗値が 96だとすると自由度が120で信頼値が0.975を超えていますから自由度が499だと信頼値はさらに上がる筈です。だから合格と判定できます。エクセルならその数値が出て来ます。
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- backs
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質問文を見る限りでは、1については「相関係数の差の検定」、2については「回帰式の同等性の検定(切片・傾きが等しいかどうかの検定)」でしょう。 例えば↓ 前者:http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Corr/corr2.html 後者:岩崎「統計的データ解析入門 単回帰分析」東京図書(2006)p.88-90 なお「回帰式の同等性の検定」という名称は一般的な呼ばれ方ではないと思うので、論文などに記載する場合は注意が必要です。かといって、「適切な名称は?」と聞かれても困りますが・・・
お礼
ありがとうございます。 具体的な事例まで挙げてくださり大変参考になりました。
- Willyt
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通常、二乗分布検定を用います。その場合信頼度を何パーセントにするかが悩ましいところになるのですが、5%とするのが一般的でしょう。
お礼
早速のご回答ありがとうございます。 1.のケースだと、http://www.geisya.or.jp/~mwm48961/statistics/kai2.htmに示されている[カテゴリーの併合]の部分を応用すればよいのかと思うのですが、2.のケースの場合どのように検定したらよいのか分かりません。 重ねてのお願いで大変恐縮ですが、差し支えなければ具体的な例等を示して改めてご教授願えたらと存じます。
お礼
Willyt様 私のわがままをお聞きくださいましてありがとうございました。 大変参考になりました。