質問日時: 2006/05/31 12:37 回答数: 11 件 今就いている仕事は、自分がやりたくて選んだものですか? それとも他にやりたいことがあったけれど、それを諦めて今の仕事に就いたのですか? 私が小・中学生のときによく思ったんですが、教師の方は本当に教師になりたくてなったのでしょうか? 演奏家になりたかったけど無理だったから音楽教師になったとか、専門家になりたかったけど教免しか取れなかったとか。 本当に教師になりたくてなった人なら、もっと自分が楽しみながらまたは関心の持てるような授業をすると思うんです。 私が見ている限り、自分から楽しんで授業をしているように見える先生はすごく少なかったです。 1年に1回教育実習生が学校に来ますが、私は必ず実習生全員に『先生になりたいの?』って聞きます。 教師になりたいという人なら心の底から『がんばって!』って言いますが、『大学で教免とらなきゃいけないから』とか言う人にはちょっとガッカリします。 皆さんはどうですか?好きなことを楽しく仕事していますか? 【転職失敗事例3】やりたい仕事に就いたはずだったのに……｜失敗談から学ぶ転職術. 出来れば教師の方にも回答していただきたいです。 A 回答 (11件中1~10件) No. 2 ベストアンサー 回答者: Kyon2_PaPa 回答日時: 2006/05/31 13:11 40代、男です。 教師じゃないんですが・・・。 自営業で「コンピュータ関係の何でも屋」みたいな仕事をしてます。主に技術関係のライティング、開発などが中心です。 私の場合、「やりたくてこの仕事を選んだ」わけでは全くありませんでした。もともと今で言うフリーターで、全然別のことを目指していたんですね。働かなくちゃ食っていけませんから、とりあえず趣味だったパソコンの関係のところでバイトしながら夢を追ってた(?
でも。。! 東京に出てきてから紹介してもらった、まだ出来たばかりのブランドでの販売員の仕事は楽しいものでした* そのブランドの小さな会社の社長は、 「売れるように、とにかく自分たちでいろいろやってみてよ。」 という マニュアルがない自分で自由に考えて試していくスタイルだったのです。 これはステキ! このブランドで働き始めたのがすでに25歳くらいだったため、年齢的に店長という大役をまかされ、そのショップはマスダのやりたいようにやれたのです。 このとき、マスダは思いました。 今までな〜んも頑張ってこなかったワイ(マスダ)、ここで頑張んねぇで、いつ頑張るんだ? 「ワイ、ガンバルッ!!
※健康、 ダイエット 、運動等の方法、 メソッド に関しては、あくまでも取材対象者の個人的な意見、ノウハウで、必ず効果がある事を保証するものではありません。 Shiori 一悟術ヒーラー/「本音に沿った選択の技術」ティーチャー/感情カウンセラー/ ヴィーガン パティシエ 「本当の人生がはじまる」 一悟術 ヒーリング の提供と自分らしい人生の描き方(本音に沿った選択の技術)を少人数の ワーク ショップ で教えています。 暮らすように旅するノマド生活などちょっと変わった経歴や過干渉な母を超えた自身の経験を生かして、自由に描く「あなただからできるよね」と言われる人生を サポート します。 私、コロナで仕事がなくなりました。「これからは本当にやりたいことをやっていい」そういうメッセージなのかも・・・
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回答日 2017/07/06 共感した 0
75 272. 9 この例題で使用する記号を次のように定めます。 それぞれのデータの平均値と不偏分散を求めます。 それぞれのデータから算出される分散をまとめた分散 (プールされた分散ともいいます)を、次の式から算出します。 テスト結果のデータに当てはめると、プールした分散は次のようになります。 次の式から母平均の差 の95%信頼区間を求めます。ただし、「 ()」は「自由度が()、信頼係数が%のときのt分布表の値を示します。 このデータの場合、自由度は5+4-2=7となります。t分布において自由度が7のときの上側2. 365」です。数学のテスト結果のデータを上の式に当てはめると、 【コラム】母平均の差の検定と正規分布の再生性 正規分布の再生性については14-2章で既に学びました。母集団1と母集団2が母分散の等しい正規分布 、 に従うとき、これらの母集団から抽出した標本の平均(標本平均) 、 はそれぞれ正規分布 、 に従うことから、これらの和(差)もまた、正規分布に従います。 ただし、母分散が既知という状況は一般的にはないので、 の代わりに標本から計算した不偏分散 を使います。2つの標本から2つの不偏分散 、 が算出されるので、これらを自由度で重み付けして1つにまとめた分散 を使います。 この式から算出されるtの値は自由度 のt分布に従います。 ■おすすめ書籍 この本は、「こういうことやりたいが、どうしたらよいか?」という方向から書かれています。統計手法をベースに勉強を進めていきたい方はぜひ手にとってみてください。 20. 母平均の区間推定(母分散未知) 20-1. 標本とt分布 20-2. t分布表 20-3. 母平均の信頼区間の求め方(母分散未知) 20-4. 母平均の信頼区間の求め方(母分散未知)-エクセル統計 20-5. さまざまな信頼区間(母分散未知) 20-6. 母平均の差の信頼区間 事前に読むと理解が深まる - 学習内容が難しかった方に - 19. 対応のない2組の平均値の差の検定（母分散が既知） - 健康統計の基礎・健康統計学. 母平均の区間推定(母分散既知) 19-2. 母平均の信頼区間の求め方(母分散既知) 20. 母平均の区間推定(母分散未知) 20-3. 母平均の信頼区間の求め方(母分散未知) ブログ ゴセット、フィッシャー、ネイマン
6 回答日時: 2008/01/24 23:14 > 「等分散性を仮定しないt検定」=ウェルチの検定、・・・ その通りです。 > ウェルチの検定も不適当なのではないかと感じているのですが。 例のページには元の分布が正規分布でない場合についても言及されていますでしょ?そういう場合でもウェルチの検定の方が良いということが書かれているはずです。 4 何度もご回答下さり、本当にありがとうございます。 >例のページには元の分布が正規分布でない場合についても言及されていますでしょ?そういう場合でもウェルチの検定の方が良いということが書かれているはずです。 確かにそのような感じに書かれていますね!しかし、かなり混乱しているのですが、t検定の前提は正規分布に従っているということなのですよね?ウェルチの検定を使えば、正規分布でなかろうが、関係ないということなのでしょうか? 申し訳ございませんが、よろしくお願いします。 お礼日時:2008/01/24 23:34 No. 5 回答日時: 2008/01/24 10:23 > 「正規分布に従っていない」という検定結果にならない限り、t検定を採用してもよろしいことになるのでしょうか? 実際に母集団が正規分布に従っているかどうかは誰にも分かりません。あくまでも「仮定」できればよいのであって、その仮定が妥当なものであれば問題ないのです。 要するにいかなる場合においても「等分散性を仮定しないt検定」を行うと良いということです。事前検定を行うことが、すでに検定の多重性にひっかかると考える人もいます(私もその立場にいます)。 > 正規分布に従わず、等分散でもない場合には、どのような検定方法を採用することになるのでしょうか? 母平均の差の検定 t検定. 明らかに正規分布に従っているとはいえないようば場合はウェルチの検定を行えば良いです。それは「歪みのある分布」と「一様な分布」のシミュレーショングラフを見れば分かりますね。 再びのご回答ありがとうございます。 >要するにいかなる場合においても「等分散性を仮定しないt検定」を行うと良いということです。 >明らかに正規分布に従っているとはいえないような場合はウェルチの検定を行えば良いです。 「等分散性を仮定しないt検定」=ウェルチの検定、であると理解しているのですが、それは間違っていますでしょうか? そのため、t検定は正規分布に従っていない場合には使えないので、ウェルチの検定も不適当なのではないかと感じているのですが。いかがでしょうか?
古典的統計学において, 「信頼区間」という概念は主に推定(区間推定)と検定(仮説検定), 回帰分析の3つに登場する. 今回はこれらのうち「検定」を対象として, 母平均の差の検定と母比率の差の検定を確認する. まず改めて統計的仮説検定とは, 母集団分布の母数に関する仮説を標本から検証する統計学的方法の1つである. R では () 関数などを用いることで1行のコードで検定が実行できるものの中身が Black Box になりがちだ. そこで今回は統計量 t や p 値をできるだけ手計算し, 帰無仮説の分布を可視化することでより直感的な理解を目指す. 母平均の差の検定における検定統計量 (t or z) は下記の通り, 検証条件によって求める式が変わる. 母平均の差の検定 標本の群数 標本の対応 母分散の等分散性 t値 One-Sample t test 1群 - 等分散である $t=\frac{\bar{X}-\mu}{\sqrt{\frac{s^2}{n}}}$ Paired t test 2群 対応あり $t=\frac{\bar{X_D}-\mu}{\sqrt{\frac{s_D^2}{n}}}$ Student's test 対応なし $t=\frac{\bar{X_a}-\bar{X_b}}{\sqrt{s_{ab}^2}\sqrt{\frac{1}{n_a}+\frac{1}{n_b}}}$ Welch test 等分散でない $t=\frac{\bar{X_a}-\bar{X_b}}{\sqrt{\frac{s_a^2}{n_a}+\frac{s_b^2}{n_b}}}$ ※本記事で式中に登場する s は, 母分散が既知の場合は標準偏差 σ, 母分散が未知の場合は不偏標準偏差 U を指す 以降では, 代表的なものを例題を通して確認していく. 1標本の t 検定は, ある意味区間推定とほぼ変わらない. p 値もそうだが, 帰無仮説で差がないとする特定の数値(多くの場合は 0)が, 設定した区間推定の上限下限に含まれているかを確認する. ２つの母平均の差の検定 統計学入門. 今回は, 正規分布に従う web ページ A の滞在時間の例を用いて, 帰無仮説を以下として片側検定する. H_0: \mu\geq0\\ H_1: \mu<0\\ また, 1群のt検定における t 統計量は, 以下で定義される.
4638501094228 次に, p 値を計算&可視化して有意水準α(棄却域)と比較する. #棄却域の定義 t_lower <- qt ( 0. 05, df) #有意水準の出力 alpha <- pt ( t_lower, df) alpha #p値 p <- pt ( t, df) p output: 0. 05 output: 0. 101555331860027 options ( = 14, = 8) curve ( dt ( x, df), -5, 5, type = "l", col = "lightpink", lwd = 10, main = "t-distribution: df=5") abline ( v = qt ( p = 0. 05, df), col = "salmon", lwd = 4, lty = 5) abline ( v = t, col = "skyblue", lwd = 4, lty = 1) curve ( dt ( x, df), -5, t, type = "h", col = "skyblue", lwd = 4, add = T) curve ( dt ( x, df), -5, qt ( p = 0. 05, df), type = "h", col = "salmon", lwd = 4, add = T) p値>0. 05 であるようだ. () メソッドで, t 値と p 値を確認する. Paired t-test data: before and after t = -1. 母平均の差の検定 対応なし. 4639, df = 5, p-value = 0. 1016 alternative hypothesis: true difference in means is less than 0 -Inf 3. 765401 mean of the differences -10 p値>0. 05 より, 帰無仮説を採択し, 母平均 μ は 0 とは言えない結果となった. 対応のない2標本の平均値の差の検定において, 2標本の母分散が等しいということが既知の場合, スタンダードな Student の t 検定を用いる. その際, F検定による等分散に対する検定を行うことで判断する. 今回は, 正規分布に従うフランス人とイタリア人の平均身長の例を用いて, 帰無仮説を以下として片側検定する.
shapiro ( val_versicolor) # p値 = 0. 46473264694213867 両方ともp値が大きいので帰無仮説を棄却できません。 では、データは正規分布に従っているといってもいいのでしょうか。統計的仮説検定では、帰無仮説が棄却されない場合、「帰無仮説は棄却されず、誤っているとは言えない」までしか言うことができません。したがって、帰無仮説が棄却されたからと言って、データが正規分布に従っていると言い切ることができないことに注意してください。ちなみにすべての正規性検定の帰無仮説が「母集団が正規分布である」なので、検定では正規性を結論できません。 今回はヒストグラム、正規Q-Qプロット、シャピロ–ウィルク検定の結果を踏まえて、正規分布であると判断することにします、。 ちなみにデータ数が多い場合はコルモゴロフ-スミルノフ検定を使用します。データ数が数千以上が目安です。 3 setosaの場合。 KS, p = stats. kstest ( val_setosa, "norm") # p値 = 0. 0 versicolorの場合。 KS, p = stats. kstest ( val_versicolor, "norm") データ数が50しかないため正常に判定できていないようです。 分散の検定 2標本の母平均の差の検定をするには、2標本の母分散が等しいか、等しくないかで検定手法が異なります。2標本の母分散が等分散かどうかを検定するのがF検定です。帰無仮説は「2標本は等分散である」です。 F検定はScipyに実装されていないので、F統計量を求め、F分布のパーセント点と比較します。今回は両側5%検定とします。 import numpy as np m = len ( val_versicolor) n = len ( val_setosa) var_versicolor = np. var ( val_versicolor) # 0. 261104 var_setosa = np. Z値とは - Minitab. var ( val_setosa) # 0. 12176400000000002 F = var_versicolor / var_setosa # 2. 1443447981340951 # 両側5%検定 F_ = stats. f. ppf ( 0. 975, m - 1, n - 1) # alpha/2 #1.