t検定

単語登録を使って、プログラミングも時短しましょう。 これから紹介する方法を使えば、時短に加えて、ミスの防止にもつながるはずです😋t検定＠R studioを使って、単語登録の極意と時短方法を紹介したいと思います。単語登録のルールについては以下の記事（特に１つ目）を参考にされてください😬 misacharo.hatenablog.com misacharo.hatenablog.com※21-04-20追記 プログラミングを含む英語文章は「PHRASE EXPRESS」への移行を検討しています。 登録可能な字数も日本語単語登録よりも長く、改行した状態での呼び出しが可能であるため、本記事で紹介してい…

クラスを試してみる。 クラス、インスタンス、インヘリタンスの定義 Pythonでの実装（クラス定義、インスタンス化） Pythonでの実装（継承） クラス、インスタンス、インヘリタンスの定義 ・クラス（class）： 設計図と言われる。このクラスから実体（インスタンス）を生成する。 クラス自体に実体はない（データを持たない）。 ・インスタンス（instance）： 日本語で実体。 クラスにデータを与えて生成されるもの。 実体を生成することをインスタンス化と言う。 ・インヘリタンス（inheritance）： 日本語で継承。 親から子へクラスの内容を引き継がせる機能。 Pythonでの実装（クラ…

本記事では、2標本の平均の差の検定（t検定）について記載します。 【目次】 帰無仮説、対立仮設 計算式等 ノート プログラムコード 参考 帰無仮説、対立仮設 帰無仮説 対立仮設 群間の平均に差があるかどうかを評価します。帰無仮設の「群aと群bの平均に差がない」は「平均の差がゼロである」とも言えます。 計算式等 t検定には、等分散を仮定した「Student's t-test」と等分散を仮定しない「Welch's t-test」があり、次の式で算出されたt値（t統計量）をもとに、t分布を用いて検定を行います。 Student's t-test 上記の式では、標本標準偏差を で表しています。ここで、…

対応のない連続データの群間比較を行う場合、基本的にはt検定かノンパラメトリック検定で考えると思います。またt検定ではアウトカムの正規性の仮定が必要なため、一部では「とりあえずノンパラメトリック検定を行えば良い」との意見があります。しかしこの考えにはいくつかの問題点があるとされています。今回はあまり数式を使わずにまとめてみました。 t検定（ウェルチの検定） 対応のない連続データの群間比較では一般的な検定です。2つの集団の平均値と標準誤差を元にt統計量を計算し、p値を計算する方法です。他のサイトでも多く触れられているため数式には触れませんが、通常のt検定を行う場合、2群比較ではプール分散を使用する…

t検定（平均値の差の検定）のサンプルサイズ計算はどうやるのだろうか。 1:1の割り付けじゃなくて、1:2とか1:3とかにするにはどうしたらいいか？ 統計ソフトRでt検定のサンプルサイズを計算してみた。

対応のある・なしt検定の検定力（検出力，Statistical power）の違いについて，ある方がもちろん検定力が高くなるんですが，具体的にどんくらい差がでるものなのか，見たことないですね。なので，シミュレーションやってみました（執筆している教科書用にですが。） ※2016年11月12日，目盛りを間違えていたので修正しました （１）平均値が同じ，ランダムな2群のデータをたくさん作成します。 1群のデータ数は18，平均値＝0，SD＝1，正規分布にのっとったデータです。 2群の差の大きさは，0.32〜1.2まで0.04刻み。 （２）A2群の相関係数を計算し，群分けし，各ポイントにおいてデータセッ…

1. はじめに 本記事は統計検定準1級の時系列解析分野の一歩目を高校数学レベルから丁寧に解説してみようという趣旨です。対象は統計検定2級を取ったくらいの方から準1級の入り口で悩んでる方くらいが主な想定です。今回は統計検定頻出のダービン・ワトソン検定、ダービン・ワトソン比について扱っていきます。前回までの記事はこちらです。 【Part1】統計検定準1級 時系列解析のまとめ【過去問の分析・出題内容・勉強法】 - Syleir’s note 【Part2】統計検定準1級 時系列解析のまとめ【自己相関係数・定常性】 - Syleir’s note 【Part3】統計検定準1級 時系列解析のまとめ【統計…

Armstrong A, Kroener L, Cohen JG, Han CS, Nitti VW, Rible R, Brennan K. Faculty and applicant perceptions of virtual interviews on subspecialty fellowship match in obstetrics and gynecology. Med Educ Online. 2022;27:2068993. 背景：COVID-19を受けて、AAMCは病院がバーチャル環境で面接を実施することを推奨した。本研究の目的は、フェローシップのビデオ会議面接（vide…

連続量の前後比較の際に、先行研究のデータ等から、変化量の標準偏差を得たいと思うことがある。 しかし、たいていは変化量の標準偏差は掲載されていない。 前と後、別々の標準偏差から、変化量の標準偏差が分散の加法性を使って推定できないか？

重回帰分析 重回帰分析 二つ以上の説明変数を考える場合を重回帰分析と言う．重回帰方程式は \begin{align} Y_i = β_1 + β_2X_{2i} + ... + β_kX_{ki} + ε_i\end{align} となる．係数βはある説明変数の，他の説明変数の影響を取り除いた，その説明変数純粋の影響を表す． 重回帰方程式はk個の未知の母回帰係数を含むが，その推定は単回帰方程式と同様に最小二乗法を用いる．誤差項は \begin{align} ε_i = Y_i - (β_1 + β_2X_{2i} + ... + β_kX_{ki} \end{align} となり，その平方和を…

最高 こんにちは、ブログを開いて下さりありがとうございます。めちゃくちゃ久しぶりに昼寝をしました。今日はいつもより長めに寝たはずなんですが、昼ごはんを食べすぎて、その影響か眠気に襲われ昼寝。何やってんだとは思えど最高の時間です。しかし、今眠くない。昼寝はほどほどにね。 今日は、朝起きて金融の授業。やはり予習範囲をメールするのを忘れていたようでして、初めにすまんの一言。今日やったのはリスクとリターンに関する話です。今まで債券とか株式とかによる利益なんかを計算したり考察したりしてきたわけで、じゃあ実際にどれに投資するのかってことで考えるのがそれぞれのリスクとリターンですね。一般的にはリスクが高けれ…

今回のヒトカラは、以前から気になっていたことを検証します。 前回の奇妙なヒトカラ↓ showtakasugi.hatenablog.jp さて、皆さんはカラオケで歌う時、マイク音量をどれぐらいにしてますか。 自分の場合は、声がクソデカマンなので、マイク音量をかなり絞って歌ってます。皆とカラオケ（コロナ禍以降は行けてない……）行く時は、歌声自体を絞ってるけど。 色んなカラオケ高得点の攻略サイトを巡ったところ、マイクの音量がミュージックより大きい方がいい派と、マイクの音量はミュージック音量より小さい方がいい派に分かれてたので、どっちが高得点取れるか検証してみます。 検証方法は、JOYSOUND M…

計量経済学の知見をより深めるべく効果検証入門〜正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎作者:安井 翔太技術評論社Amazonを基に因果推論と計量経済学を学んでいく。 2. 選択バイアスとRCT 2.3 効果測定の理想的な方法 2.3.3 有意差検定の概要と限界 2.4 実証分析 2.4.1 バイアスが特に無いデータを利用した場合 2.4.2 バイアスの有るデータをサンプリングした場合 2.5 因果推論の必要性 2.6 選択バイアスが発生する理由 2.7 バイアスが考慮されたPDCA 今回のまとめ 2. 選択バイアスとRCT 2.3 効果測定の理想的な方法 2.3.3 有意差検定の概要と限界…

満開の桜が終わる頃、新年度になり、職場で部下を抱える立場になった方もいらっしゃることでしょう。パワーハラスメントが社会問題となり、多くの企業が、部下を育成するための研修を実施しています。人材育成の基本的な姿勢の１つとして、積極的傾聴（active listening）があります。ただ聴くだけで、人が育つのか。今回は、そんな疑問を検証した研究をご紹介したいと思います。Jonsdottirらは、上司の積極的共感的傾聴（active-empathetic listening）が従業員のワークエンゲージメント（work engagement）にどのように関連するかを明らかにすることを目的としてアンケー…

趣味で機械学習の勉強をはじめました。目的は機械学習によって仮想通貨の価格を予測するモデルを構築するためです。 1ヶ月ほど時間に余裕があり、その間に機械学習の勉強を一通り終わらせたいと考えましたが、予想外に機械学習のために学ぶべき範囲は広いことを知りました。 とても1ヶ月では深く理解できない内容も多いため、今後また学び直せるようにロードマップを作成しました。 前提 高校では数学を2Bまでしっかり勉強した 大学は経済学部で、微分積分や線形代数、統計学の科目の単位を得た(授業にほぼ出ていず、記憶も定着していない) プログラミングはPythonは未経験だが、多言語(Ruby, JavaScript)の…

高校で数学をあきらめた経験が尾を引いています。 金融業界で仕事をしていますと、証券分析や財務モデル・リスク分析等で数式も出てきますし、本棚に20年くらい積読してある（その間3度はトライし挫折した）アマルティア・センの本などにも数式が。あれを読み飛ばすうちに結局内容が分からなくなるのだ。 …ある程度の数式は理解したいという渇望が、こうした本への購買へ至らせました。 で、結論ですが、途中からやはりよくわからなくなりました。 語り口はとても優しい。三人の登場人物が会話をしながら進めるという形は、ややもすると中学生くらいへの導入本のようにも見えます。それくらいに丁寧です。 内容は、クロスセクション、相…

超スローペースでやっている統計学基礎です。いつになったら終わるかもわかっていません。果たして生きているうちに終わるのか...？ 今回は対応がある場合の2標本検定についてです。 検定の流れ 対応がある場合の2標本t検定 例題 解説 1 仮説を立てる 2 有意水準を設定する 3 適切な検定統計量を決める 4 棄却ルールを決める 5 検定統計量をもとに結論を出す まとめ 検定の流れ 一旦検定の流れをおさらいしておきましょう。 仮説を立てる 有意水準を設定する 適切な検定統計量を決める 棄却ルールを決める 検定統計量をもとに結論を出す 対応がある場合の2標本t検定 例題 新薬のテストを行う。被験者5人…

coublood.hatenablog.com 引き続き、統計検定のお勉強。 ■ t-検定 t検定は、標本の平均値などを検定すること。 標本平均 が母集団の平均値 に等しいという帰無仮説を検定する際に使用する検定。 ・母分散が既知の場合 → 母分散 をそのまま使用して、 で変換して標準正規分布を用いて検定（z検定）。 ・母分散が未知かつ標本サイズが十分に大きい場合 → 母分散 の代わりに標本サイズ に対する不偏分散 を用いて、 で変換して標準正規分布を用いて検定（z検定）。 ・母分散が未知かつ標本サイズが小さい場合 → 対象の標本サイズ に対する不偏分散 を用いて、Tで変換して、自由度 のt-…