開室時間:9:30~17:30(12:00~13:00を除く)※土曜、日曜、祝日、その他大学が定める休日は閉室します。 〒630-0192 奈良県生駒市高山町8916-5 Tel: 0743-72-5921 Fax: 0743-72-5139 Copyright c 2014 Nara Institute of Science and Technology All Rights Reserved.
受験生としては、大学で気になるのは偏差値ですよね。 ただ、残念ながら奈良先端科学技術大学院大学(NAIST)には偏差値はありません。 なぜなら、大学院には偏差値なんて概念は存在しないのです。 偏差値とは、大学受験予備校である河合塾等の大手予備校が受験生に模試を受けてもらい、その点数を元に算出しているにすぎません。 大学院入試に模試なんてものは存在しませんので、そもそも偏差値を出すことなんて出来ないんですよね。 ただ、そんな簡単に入ることができる大学ではないと思っておきましょう。 NAISTと同じ種類の大学院であるJAISTという北陸先端科学技術大学院大学は東京大学と肩を並べるほどの人気を集めている という噂もあるくらいです。 そんな東大と同レベルのJAISTよりも、NAISTのほうが人気はありますからね。 大学院なので偏差値は無し 人気は東大以上!? 就職実績は良いのか? では、NAISTの就職実績を見ていきましょう! 公式HP にそれぞれの学科ごとの就職先と就職人数が公開されていました! 凄いなぁ～。「奈良先端科学技術大学院大学」の卒業生の進路先。有... - Yahoo!知恵袋. 国立大学でここまで公開しているのは珍しいですね! HPを見ると、 名だたる大企業の名前 が連なっていますね。 日本の企業だけでなく、海外資本の企業の名前もかなりあります。 驚愕の就職実績です。 予備校の関係者から聞いた話ですが、この大学出身ならば日本メーカーならどこでも就職できるという話です。 どこの企業面接も2回程度で内定が貰えて、なんなら教授から推薦貰えれば1回の面接で内定の学生も多いみたいです。 あくまでも噂ですが、かなり信頼できる話ではあるでしょう。 ちなみに私は文系学部卒ですが、みずほFGの就職面接は7次面接までありましたよ。 全然待遇が違いますね。 就職先は名立たる企業ばかり 学費は高いのか? 理系の学生が一番気になるのはやはり学費ですよね。 理系は研究費用に半端なくお金がかかります。 私立大学の理系ならば、想像できないほどの大金が必要になってきます。 でも、NAISTは国立大学なので、かなり財布に優しい学費となっております。 なんと年額 535, 800円! 2年間通って入学金を払ったとしても 1, 358, 600円 です! 私立大学の学部学費1年分くらいですね。 かなり安い ですね。 また、奨学金も充実していますね。 公式HP を参照してみましょう なんと毎月50, 000円~122, 000円を無利子で借りることができます.
17 1 2. 03 0. 17
V2 100. 33 2 5. 04 0. 02 *
V1:V2 200. 33 2 10. 07 0. 001 **
Residuals 179. 00 18
[分散の欄]
変動を自由度で割ったものが分散(不偏分散:母集団の分散の推定値)となる. [観測された分散比の欄]
第1要因,第2要因,交互作用の分散を各々繰り返し誤差の分散で割ったもの. [F境界値]
各々の分散比が確率5%となる境界値
例えば,第1要因の分散/繰り返し誤差の分散は,分子の自由度が1,分母の自由度が18だから,ちょうど5%の確率となる分散比は FINV(0. 05, 1, 18)=4. 41
観測された分散比がこの値よりも大きければ,第1要因による効果が有意であると見なす. 第1要因 2. 03
SE、平均+SDが出力されます。 各水準の平均値グラフ 薬剤とブロックのそれぞれについて各水準の平均値の折れ線グラフが出力されます。 等分散性の検定 等分散性の検定として、ルビーン検定の結果が出力されます。今回のように繰り返し数が1の場合(繰り返しがない場合)、検定統計量を計算することができません。ルビーン検定を行うには、繰り返し数が3以上の水準組合せが1つ以上必要です。 分散分析表 分散分析表として各因子の平方和、自由度、平均平方、F値、P値、判定結果が出力されます。今回のように繰り返し数が1の場合(繰り返しがない場合)、因子Aと因子Bの交互作用は発生しないので出力されません。 多重比較検定 Tukeyの方法による多重比較の結果が出力されます。 考察 分散分析の結果、因子(列)のP値が0. 0046なので、有意水準5%で薬剤による効果には違いがあると言えます。また、因子(行)のP値も0. 0242なので、5%の有意水準で有意となり、体重でブロックを設けたことに意味があると言えます。 多重比較検定の結果、薬剤1と薬剤3、薬剤2と薬剤3については有意水準5%で効果に違いがあると言えます。また、ブロック1とブロック5、ブロック3とブロック5についても有意水準5%で効果に違いがあると言えます。 ※ 掲載している画像は、エクセル統計による出力後に一部書式設定を行ったものです。 ダウンロード この解析事例のExcel ファイルのダウンロードはこちらから → このファイルは、 エクセル統計の体験版 に対応しています。 参考書籍 石居 進, "生物統計学入門", 培風館, 1995. 森 敏昭, 吉田 寿夫, "心理学のためのデータ解析テクニカルブック", 北大路書房, 1990. 二元配置分散分析って何？【交互作用が分かります】 | シグマアイ-仕事で使える統計を-. 永田 靖, 吉田 道弘, "統計的多重比較法の基礎", サイエンティスト社, 1997. 繁桝 算男, 森 敏昭, 柳井 晴夫, "Q&Aで知る統計データ解析―DOs and DON'Ts", サイエンス社, 2008. 丹後 俊郎, "医学への統計学(統計ライブラリー)", 朝倉書店, 2013. 山内 光哉, "心理・教育のための分散分析と多重比較―エクセル・SPSS解説付き", サイエンス社, 2008. 関連リンク エクセル統計|製品概要 エクセル統計|搭載機能一覧 エクセル統計|二元配置分散分析 エクセル統計|無料体験版ダウンロード
36で36%ですので5%以上ですので帰無仮説を棄却出来ません。つまりクリスピーだろうと普通の衣だろうとスコアに影響は無かったという事です。 一つ上の「標本」とは横方向の事で辛口と普通味についてです。そのP-値は0. 情報処理技法（統計解析）第12回. 08、つまり8%でさっきより帰無仮説になる確率は低いですが、5%より高いので辛口と普通味だけでスコアの違いがあったとは言えないのです。 最後にその下の「交互作用」を見るとP-値は0. 01、つまり1%です。5%より低くて帰無仮説を棄却出来ます。ですので違いが無いとは言えない、つまり違いがあると言う事です。 二元配置分散分析をどう解釈し、実務に活かすか。 これを踏まえて各試作品の平均点を見てみましょう(下図参照)。辛口クリスピーチキンが一番点数が高いですね。 先ほど交互作用での違いがあることが分かってますので、中途半端に辛口にするだけとかクリスピーにするだけにするよりも辛口クリスピーにして売った方がいいという結論が出たわけです。 分散分析の制限 今回のデータは要因が二つで、各要因は二水準しかなかったので、分散分析とデータ群の平均を比べる事で水準間の優劣を判断できました。 しかし一要因に水準が3つ以上あると、比べる群間が3つ以上になり帰無仮説を棄却したとしても、「全データ群の平均値が等しいとは言えない」と分かるだけで、違いのあるデータ群間までは特定出来ないのです。 それでは一要因に水準が3つ以上あると分散分析は使えないのでしょうか?そうではないです。「データ群に違いが無いのを調べたい時」にこの分散分析を使う事が出来るのです。 それでも水準が3つ以上でどこに違いが有るかを調べたい時にはどうしたら良いのでしょうか? エクセルのデータ分析ツールでは出来ませんが、多重比較法をエクセル関数でやる事は出来ます。しかし多重性とかの統計の高度な知識が必要となります。これに関してはリクエストがあればまた動画を作ります。 データ群を比べる検定の種類 今回の分散分析の話は難しいので表にまとめました。これは全てエクセルでやる場合です。 比べるデータ群が二つだけの時、つまり2水準の要因が一つだけの時はT検定が使えます。 一要因だけど水準が3つ以上の時は一次元配置分散分析が使えますが、これは違いの無い事を調べたい時です。 二要因で合計4水準の時は二元配置分散分析で調べられます。二要因で各要因の水準が三つ以上になる時はデータ群に違いが無いのを調べたい時に分散分析は使えます。 しかし詳細を知りたい時や三要因以上のときはやはり、多重比較法を使わなければいけません。 今回は難しい内容をかなり簡略化しています。統計の専門家の皆さんから違うご意見があるかもしれません。その時はコメント欄でご指摘をお願いします。そこで皆さんと議論を深めて行きたいと思います。 「こちらの記事も読まれてます 。 」 分散分析とは?わかりやすく説明します。【エクセルのデータ分析ツール】前編:結果を出すところまで 単回帰分析の結果の見方(エクセルのデータ分析ツール)【回帰分析シリーズ2】
東京大学教養学部統計学教室『統計学入門』東京大学出版会、1991. 涌井良幸、涌井貞美『Excelで学ぶ統計解析』ナツメ社、2003. 2015年12月16日更新 小西 善二郎 <> Copyright (C) 2015 Zenjiro Konishi. All rights reserved.