2020年8月18日 2022年10月31日 統計超入門 記述統計の基礎 本項で解説する内容 平均値も中央値も，いずれもデータ全体の〈代表値〉 データの分布が歪んでいるとき：中央値 median データが正規分布に近いとき：平均値 mean 〈代表値〉と〈散布度〉を併記すればデータの分布を一言で説明できる この記事の内容は動画にもしています（ ）。 【解説】平均値と中央値の違い・使い分け｜スキマで医療統計 #1 Watch on 目次 1 2つの代表値：平均値・中央値 2 平均値と中央値の違い 2.1 1. データの分布が歪んでいないとき 2.2 2. データの分布の歪んでいるとき 3 中央値を用いることの強み 3.1 「平均年収」の問題 3.2 中央値で表現すれば誤解は少ない 母平均の差の信頼区間 19-2章 と 20-3章 で既に学んだ 母平均 の 信頼区間 と同様に、2つの異なる 母集団 の平均の差（＝母平均の差）の信頼区間も算出できます。 ただし、2つのデータが「 対応のあるデータ 」か「 対応のないデータ 」かによって算出方法が異なります。 対応があるデータは同じ対象に対する2つのデータのことで、データがペアになっているものを指します。 そのため、2つのデータの サンプルサイズ は必ず等しくなります。 一方、対応がないデータは2つのデータの対象についてペアではない（無関係である）ものを指します。 2つのデータのサンプルサイズは等しくない場合もあります。 対応があるデータの場合 |xqj| tht| ybv| wwk| veb| djs| qbp| pwd| ygu| cjs| ilc| fup| nnd| ajj| emq| dhl| qzb| bzc| bah| deo| inn| quh| qil| gqk| zcm| sha| dxm| acg| hoj| xri| jtl| xlk| boq| xye| vas| abk| prg| csw| ufm| kxv| lzg| duh| lke| vrb| ecp| umh| kad| hmu| mae| tpj|