ホーム 夢(占い) 夢は潜在意識によってみるもので、 人は睡眠中に記憶の整理をしている といわれています。 夢を見ることで、潜在意識にインプット されている情報をアウトプットしています。 潜在意識にある情報量は無限。 今世だけでなく、魂が誕生した頃からの情報があります。 嬉しい夢をみる日もあれば、嫌な夢の日も ある、夢からメッセージを受け取るときも ありますよね。 昨夜の夢で、わたしは潜在意識にあった ある思いを浄化することができました。 スポンサーリンク 一番イヤだったこと わたしは10代の頃からものすご~く嫌だったことがあります。 それは 「浮気」 。 なぜかわからないけど、浮気をする男性に 対してものすごい嫌悪感があり、 テレビドラマでも、それによって女性が傷つく シーンはすごくつらいものがありました。 きっと前世で辛い思いをしたのかも笑。 だから、前夫との交際中も 「浮気だけは許せない」 と言っていました。 にも関わらず、前夫は浮気してました。 その時、愛する人に裏切られることが どれだけ辛いかを経験して、 余計に 「浮気=悪」 という思いが強くなった。 一度目は、浮気をされたわたしにも原因が あったんだと、許しましたが、 「次に浮気があったら別れます」 と釘を刺しました。 それでも、やっぱり浮気をする人はするんですよ・・。 治らない! 一番イヤなことが何度も起こる。 今はなぜかはわかります。 わたしが 「夫の浮気」に対して 執着すればするほど、その現実が目の前に 現れてる だけ 笑。 結局、彼とは離婚しましたが、 この経験から 「男は皆浮気をする生き物だ」 という定義まで生まれました。 だから、次に人を好きなるのが怖かったし、 今の主人にも裏切られるのが怖いという 思いがありました。 でも主人は、わたしの定義を見事に 変えてくれました。 主人といると、不安がなく穏やかで いられるようになりました。 わたしが一番イヤだったことを徐々に 思い出さなくなり、 今では、望まないことを考えるより 望むことを考えるようになっています。 昨夜の夢に前夫が登場 昨夜の夢に前夫が登場。 シチュエーションは、空港で数人の人と 話をしています。 そのとき、ある女性が 「浮気の心配はないの?もしされたら?」 とわたしに質問してきました。 そこで昔のわたしだったら 「絶対に許せない」といっていたはず。 それが、わたしの口から出たのが 「浮気?ぜんぜんいいよ~。 それはしたいからするんでしょう?
夢は潜在意識の浄化 2020/02/14 05:50 | 札幌発 | 昨夜、嫌な夢を見ました(T. T) 嫌な夢を見た時に、正夢だったらどうしよう~などと心配しがちですが、不安に思う必要はないんですよ^ ^ 夢には、潜在意識に溜まっているストレスが影響してるんです。 夢で見るイメージには、制約が無いので、あらゆる現象が、心の影響そのままに表現されてるんです。 ☆ つまり、夢には、潜在意識の世界そのものが表されて見えてるということ。 心の奥深く潜在意識の中に、ストレスの原因である、嫌な気持ちや怖さや寂しさ、不安などが残っていて、それが睡眠中にイメージとして悪夢で表現されるんです(T. T) ☆ なので、夢を振り返り、夢の中でどんな感情を味わったのかを思い返すと、日頃の生活の中で、どんなストレスが掛かっているかが、客観的に判断できるんですよ。 そして、夢によって、留めてきた感情を解放して心の浄化作用を起こしているんです^ ^ ☆ もし怖い夢を見ても、同じ状況が未来に起こると思わないこと!
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0256となっていますね。Mann-Whitney U 検定ではP<0.
※すでに入っている数字はサンプルです。削除するか上書きしてお使いください。 ・データを横組みで入れてください。最初の行からお願いします。 ・記載されているデータはサンプルです(半角スペース区切り)。 ・データは半角数字。データの区切り文字は半角スペース、タブコード、カンマのいずれかでお願いします。 ・群名は上から第1群、第2群……になります。 ・Excelで縦(列方向)に並んだデータを横(行方向)に並べ替えたいときは、データのセルを範囲指定してコピーした後、「空いているセルを右クリック」→「形式を選択して貼り付け」→「行列を入れ替える」をチェック→「OK」の順で貼り付けてください。 ・サンプルのデータは、画面を見やすくするため、区切り文字をタブコードから半角スペースに変換してあります。 ・ トップページにもどる
0138というP値を得られました。 0. 05より小さいため、有意水準を0. 05に設定していた場合には、有意差ありという結論になります。 >> 有意水準、P値、有意差の関係を深く理解する! 次の行には対立仮説が表示されていますね。 「true location shift is not equal to 0」とあります。 ウィルコクソン検定は、連続量データを"順位"に変換して解析する手法でした。 そのため、対立仮説のlocation shiftというのは、"順位変動"と読み替えていただければ理解できますね。 >> 帰無仮説と対立仮説の理解は検定をするうえで必須です! 各群の中央値と四分位範囲の結果解釈 その次に、各群の中央値と四分位範囲が要約されています。 箱ひげ図も出力される 設定の際に、グラフは「箱ひげ」を出力するようにチェックを入れたので、箱ひげ図が作成されています。 詳細は箱ひげ図の記事を参照していただきたいのですが、簡単に解説します。 箱ひげ図は、箱の部分とひげの部分がある、かなり特徴的なグラフです。 箱が四分位範囲を示しています。 ひげは箱の1. 5倍(それぞれ上側に1. ノンパラメトリック手法 マンホイットニーのU検定を分かりやすく解説します【t検定の代わりです】 - YouTube. 5倍、下側に1. 5倍の意味)の長さまでのデータの範囲を示しています。 ひげから外れたデータは、外れ値として示されています。 これを見るだけでも、データの分布がA群とB群で異なっていることが分かります。 同じデータでT検定を実施するとどうなるのか? 以上の手順で、マンホイットニーのU検定をEZRで実施することができました。 次なる疑問は、同じデータでT検定を実施すると結果はどうなるのか! ?ということ。 今回はT検定を実施した際と同じデータを使用しましたので、P値を比較しましょう。 >> EZRでT検定を実施する方法はこちら! 同じデータでT検定を実施すると、P=0. 00496が得られていますね。 つまり、T検定の結果の方が、P値が小さいことが分かります。 T検定とU検定の検定結果の違いはこのような関係になります。 データの分布 T検定(パラメトリック) ウィルコクソンの順位和検定(ノンパラメトリック) 正規分布 ◎ ◯ 正規分布ではない × 今回のデータは正規分布に近かったという考察ができます。 本当に正規分布なのか! ?ということを確認するために、ヒストグラムを作成してみましょう。 データが正規分布に近いのか、EZRでヒストグラムを作成する ヒストグラムを作成するためには、 「グラフと表」→「ヒストグラム」 を選択します。 変数(1つ選択)で「LDH」を選択します。 群別する変数(0~1つ選択)で「Group」を選択します。 あとは、いじらなくてOKです。 すると、以下のようなグラフが作成されました。 A群もB群も、真ん中が一番大きい山になり、そこから左右対称に例数が小さくなっているように見えます。 ということで、視覚的にも正規分布に近い、ということが確認できました。 EZRでマンホイットニーのU検定まとめ 今回は、EZRでマンホイットニーのU検定を実施しました。 同じデータでT検定を実施すると、今回のデータではT検定のP値の方が小さくなっています。 ヒストグラムを確認するとデータが正規分布に近い形をしていたため、この結果には納得です。 今だけ!いちばんやさしい医療統計の教本を無料で差し上げます 第1章:医学論文の書き方。絶対にやってはいけないことと絶対にやった方がいいこと 第2章:先行研究をレビューし、研究の計画を立てる 第3章:どんな研究をするか決める 第4章:研究ではどんなデータを取得すればいいの?
ノンパラメトリック検定のマン・ホイットニーU検定はエクセルで簡単にp値を出せる 以前,3群以上のデータ間の差をノンパラメトリック検定し,それを多重比較する方法を紹介しました. ■ ノンパラメトリック検定で多重比較したいとき その記事で私は,面倒くさがりなので マン・ホイットニー(Mann-Whitney)のU検定 による多重比較をSPSSのデータを元に紹介しています. ですが,SPSSを持っていないとかエクセル統計もインストールしていないという人. あと,単純にエクセルでマン・ホイットニーのU検定のp値を出したい. というマニアックな人がいるかと思いましたので,ここにそれを紹介しようと思います. ※後日, マン・ホイットニーのU検定で多重比較 するためにも ■ クラスカル・ウォリスの検定をエクセルでやる を記事にしました. これで,「スチューデント化された範囲の表」とかを使わずとも,エクセルだけの機能を使ってノンパラメトリック検定の多重比較ができるようになります. 以下の記事を読んでも不安がある場合や,元の作業ファイルで確認したい場合は, このリンク先→「 統計記事のエクセルのファイル 」から, 「マン・ホイットニーのU検定」 のエクセルファイルをダウンロードしてご確認ください. マン・ホイットニーのU検定 ウィルコクソンの順位和検定 とも呼ばれる方法と同様のものです. 使うデータは以下のようなものです. N数はA群:6,B群:5となっています. マン・ホイットニーのU検定（エクセルでp値を出す）. そしてこれから「ノンパラメトリック検定」ですから,順位付けをしなければならないので,いつもと違い,群を縦に並べています. では,順位付けです. =RANK(B2, $B$2:$B$12, 1) という関数を使い,オートフィルでランク付けです. 上記のようになりました. ちなみに,同順位値(タイ値)がある場合はどうすればいいかというと,以前, ■ Steel-Dwass法をExcelで計算する方法について,もう少し詳細に で紹介したように処理してください. そして,この順位値を群ごとに合計します. ではいよいよ,マン・ホイットニーのU検定らしい作業に入っていきます. 統計量「U」を算出するため,以下のような式をセルに入れます. =(A5*A11)+(A11*(A11+1)/2)-D12 A群,B群のどちらのN数や合計値を使ってもいいというわけではなく,N数が小さい方を1,大きい方を2とすると, = (n数1 × n数2) + (n数1 × (n数1 + 1) / 2) -合計値1 ということにしておきましょう.
マン=ホイットニーのU検定 : Mann-Whitney U Test / Wilcoxon Rank-Sum Test 分析例ファイル 処理対象データ 出力内容 参考文献 概要 対応のない2群のデータについて、母集団分布の同一性を検定します。 母集団からサンプリングした対応のない2標本のデータについて、2標本をあわせて値の小さいデータより順位をつけます。同順位の場合は該当する順位の平均値を割り当てます。例えば、1位のデータが1個、2位のデータが2個ある場合、2位のデータには2位と3位の平均から2.