統計学 超基本①

統計の大きな目的は二つ。

1．２群以上の集計値に意味のある差があるか？→検定

２．集めたデータから原因を説明したり、結果の予測をすることかできるか？→回帰

統計を扱う上での基本用語

検定とは？

①２群の差に意味があるかの検証

・t検定：2群の平均値に有意な差はあるか？

(３群以上の場合はOne way Anova一元配置分散分析) →群間差と個体差を使用。

・カイ（χ）２乗検定：２群の割合に有意な差はあるか？

・パラメトリック検定→母集団が正規分布していると仮定（ｔ検定、分散分析）

→平均値、標準偏差等を要約

・ノンパラメトリック検定→母集団に分布を仮定しない

→中央値、割合等を要約

帰無仮説／P値とは？

①統計の一般的なロジック

仮説を立てる

→帰無仮説（平均に差はなく、偶然に過ぎない)

　対立仮説 (差がある)

→P値の値が低い。一般に5%以下。

→帰無仮説が棄却され、対立仮説が成立する。

→差は偶然ではない。

②P値のPは確率（probability)

P値　0.05=5%の確率 であれば、有意である（結論）。

P値の最大は1

因子分析とは？

①因子分析

現実に測定できる値の背後にあるものを因子と呼び、 数学的に明らかにしようとする。量的変数を扱う。

②設定する条件

・因子数

・回転　

バリマックス回転（直交回転） とプロマックス回転（斜交回転）

③因子分析の手法

1)探索的因子分析（EFA）　あてはまるモデルを探索

2)確証的因子分析（CFA）　 モデルを探索するのでなく、事前にまずモデルを作り、 構造方程式モデル（SEM; Structural Equation Model, 共分散構造分析ともいう）によって分析。