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香水(レディース) 4. 7 クチコミ数:929件 クリップ数:28421件 7, 700円(税込) 詳細を見る 2 フィアンセ ボディミスト ピュアシャンプーの香り "シャンプーのようなやさしい香りのフレグランス♡ひとふきでお風呂上がりのようにふんわりと香りが広がる" 香水(レディース) 4. 6 クチコミ数:2545件 クリップ数:72666件 1, 320円(税込) 詳細を見る 3 LANVIN エクラ・ドゥ・アルページュ オードパルファム "万人受け間違いない!エレガントで洗練されている心地良い透明感がある香り♡" 香水(レディース) 4. 7 クチコミ数:560件 クリップ数:12973件 7, 260円(税込) 詳細を見る 4 SHIRO サボン オードパルファン "清潔感のある石鹸のような香りはまさに【最強モテ香水】。日常使いしやすい商品!" 香水(レディース) 4. 7 クチコミ数:614件 クリップ数:31080件 4, 180円(税込) 詳細を見る 5 CHANEL チャンス オー タンドゥル オードゥ トワレット(ヴァポリザター) "優しい甘さと爽やかさを兼ね揃えた香水。清楚な美しい女性がイメージされます♡" 香水(レディース) 4. 7 クチコミ数:333件 クリップ数:10380件 15, 400円(税込) 詳細を見る 6 SHIRO ホワイトリリー オードパルファン "女性らしい香りだけど甘すぎなくて、いやらしさがない。でも癖になる香り♡" 香水(レディース) 4. 7 クチコミ数:382件 クリップ数:14276件 4, 180円(税込) 詳細を見る 7 JILL STUART オード ホワイトフローラル "コロンとした可愛いフォルム♪50mmで大容量でコスパも◎女の子らしさいっぱいの可憐な花の香り" 香水(レディース) 4. 8 クチコミ数:328件 クリップ数:10911件 4, 180円(税込) 詳細を見る 8 CHANEL チャンス オー タンドゥル オードゥ パルファム(ヴァポリザター) "上品で甘すぎない、他にはない印象的な香り♡女ウケも男ウケも良い!" 香水(レディース) 4. 6 クチコミ数:156件 クリップ数:3435件 12, 100円(税込) 詳細を見る 9 クロエ オードパルファム ""大人の女性"を彷彿させる、エレガントかつ魅惑的なローズの香り♡" 香水(レディース) 4.
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質問日時: 2009/11/09 03:28 回答数: 2 件 二つの使い方の違いがわかりません。見ることは二つとも差があるかというのであってるんでしょうか? 一例として、4グループあり(グループごとの人数は異なります)、いくつかの調査項目ごとにグループで差があるかを見る時、カイ二乗なのか分散分析(一元配置)なのかが謎です・・・ 例えば、質問項目例1:食事回数 a. 3回 b. 2回 c. 1回以下 例2:身長 ( cm) などあったとすると 例1はクロス表4x3(3x4?)でカイ二乗でできそうなのですが、身長はどうやってするんでしょうか? また、項目ごとでカイ二乗にしたり分散分析にしたりというのは統計学的にありなんでしょうか? 統計については初心者です。色々似たような質問が出ていましたがやはりわかりません。すみませんが、よかったら助言お願いいたします。 No.
統計に詳しい方、お助け願います。私はほぼ初心者です。 例えば100名の協力者に対し、あるテストを行いました。解答は3パターン(仮にA・B・Cとします)に分類でき、どれかが正解というわけではありません。そういう意味ではアンケートに近いです。調べたいのはこのA・B・Cの解答の頻度(仮にA:20名、B:65名、C:15名とします)に有意差があるかどうかなのですが、A-B、B-C、C-Aのどこに差があるかまで見たい時は、 カイ二乗検定とその後の多重比較(ボンフェローニ法など)を行うべきでしょうか? それとも、100名の解答をA・B・Cに振り分けるとき、それぞれに1点ずつ加算していって平均点を出し(A:0. 2、B:0. 統計で転ばぬ先の杖|第5回 カイ二乗検定と相関係数の検定(無相関検定)にまつわるDon'ts|島田めぐみ・野口裕之 | 未草. 65、C:0. 15)、ABCの平均点の差について対応なしの分散分析とその後の多重比較(t検定など)を行うべきでしょうか? 見当はずれなことを聞いているかもしれませんが、誰かアドバイスをお願いします。 カテゴリ 学問・教育 人文・社会科学 心理学・社会学 共感・応援の気持ちを伝えよう! 回答数 2 閲覧数 4144 ありがとう数 5
5%の面積以外の部分となります。 そのため、上記の式は以下のように表現できます。 $$\chi^{2} \text { の下側} \leqq \frac{(\mathrm{n}-1) \mathrm{s}^{2}}{\sigma^{2}} \leqq \chi^{2} の \text { 上側}$$ 実際に、「 推測統計学とは? 」で扱った架空の飲食店の美味しさ評価で考えてみましょう。 データは以下の通りで、この標本データの平均値は2. 94です。 美味しさ 美味しさ 美味しさ 美味しさ 美味しさ 1 4 11 3 21 3 31 5 41 2 2 5 12 5 22 3 32 2 42 1 3 2 13 1 23 2 33 4 43 2 4 1 14 5 24 5 34 5 44 1 5 3 15 2 25 3 35 5 45 4 6 4 16 4 26 3 36 2 46 1 7 2 17 3 27 5 37 1 47 4 8 5 18 2 28 1 38 1 48 2 9 3 19 2 29 3 39 5 49 3 10 1 20 1 30 2 40 5 50 5 まず、不偏分散を求めましょう。 不偏分散は以下の式によって求められます。 $$ s^{2}=\cdot \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n}\left(x_{i}-\bar{x}\right)^{2} $$ $S^{2}$:不偏分散 $\bar{x}$:標本の平均 計算の結果、不偏分散 = 2. 18であることが分かりました。 不偏分散やサンプルサイズを上の式に入れると、以下のようになります。 $$\chi^{2} \text { の下側} \leqq \frac{106. 8}{\sigma^{2}} \leqq \chi^{2} の 上 側$$ あとは、χ2 の下側と上側の値を χ2 分布から調べるだけです。 χ2 値は自由度 $n-1$ の χ2 分布に従うため正しい自由度は49となりますが、便宜的に自由度50の χ2 値を χ2 分布表から抜粋しました。 95%区間を求めるため、上側2. 5%については. 975のときの χ2 値を、下側2. 025のときの χ2 値を式に入れていきます。 $$32. 4 \leqq \frac{106. 8}{\sigma^{2}} \leqq 71.