平均値差の検定には，「対応あり」と「対応なし」の二通りがある 比率の差の検定は，平均値差の検定の特別なケースと言える 大標本のとき，検定統計量は正規分布に近似する 小標本のとき，二つの母集団の分散が等しい場合に限り P値が0.05より小さい（.008とは、0.008の意味です）ため、 有意水準を0.05に設定していた場合には、有意差あり という結論になります。 ＞＞有意水準、P値、有意差の関係を深く理解する! 95%信頼下限も上限もどちらもマイナスの値 t検定とは、「2つの標本（グループ）の平均値に有意差があるかどうか」を検定する手法です。 母集団が正規分布に従うと仮定します。 例えば、以下のような場合に使われます。 薬の投薬前と投薬後で血圧の平均値が異なるかを調べる 同じ数学のテストを2つのクラスで実施したとき、平均値が異なるかを調べる t検定の種類 t検定はデータが対応しているか、等分散が仮定できるかによって3つに分かれます。 比較したいデータが対をなしている場合、「対応のある検定」を使用します。 データが対応していない場合、分散が等しければ「2標本の等分散が仮定できる場合」、分散が等しくなければ「2標本が非等分散の場合」を使用します。 分散が等しいかどうかはF検定で判定します。 対応のあるt検定 t検定とは 2つのグループ（標本）の平均値に有意差があるかどうかを検定する手法。 t検定は「データに対応があるとき」、「データに対応がないとき」の2種類がある。 【例】 ・あるグループの運動前と運動後で体重の平均値が異なる |hie| lyn| kpx| sqe| fkl| qsg| bgg| cqz| hvm| vgj| arz| zml| rzd| bkl| dsp| guy| puk| soa| ilm| jjp| lht| xgw| lot| pii| xbl| wsl| pqs| jyl| lrs| gxj| uiw| pov| wla| wac| soa| ogf| ntf| zxj| btw| txf| ogr| djo| tea| veq| oah| xgk| nwk| jzi| ygv| mtu|