【相談者:20代女性】 先日彼の浮気が心配になり、彼が寝ているあいだに携帯をこっそり見てしまいました。携帯の中には怪しいLINEや電話の履歴は一切なく安心したのですが、携帯を見ているところを彼に目撃されてしまいました。その後すぐに彼は寝たので、 バレてないかな? と思ったのですが、それから彼の態度が冷たく感じます。素直に謝った方が良いのでしょうか? 男性にお伺いしたい。携帯を見させられるのは・・・ | 恋愛・結婚 | 発言小町. ●A. 相手に誠実でいて欲しいなら、自分がまず誠実でいるべき! ご質問ありがとうございます、フリーライターの三田優実です。 携帯を見てしまうほどにあなたは彼のことが好きで仕方ないのでしょう。また、彼のことを"いい男"と思っているからこその行動だと思いますが、彼の気持ちを一度考えてみてください。 誠実にあなたとお付き合いをしているなら、携帯を見られていたことを知ってしまったら悲しくなるはず。浮気の証拠があがらなかったなら、なおさらです。携帯を見られたことを知ってしまった彼は今、もしかしたら携帯を見たあなたに対し、不信感を抱いてしまっているのかもしれません。 彼に誠実でいて欲しいという気持ちから携帯を見てしまったのかもしれませんが、相手に誠実にいて欲しいなら、あなたも誠実に謝罪するべきです。 ●(1)相手がなぜ携帯を見たことに対して責めないのか考える 『携帯を見られるってことは信用されないような行動をしてしまったのかなと悲しく思った』(24歳/フリーター) 『疑い深い彼女がめんどくさくなったから、自然消滅を狙っています』(28歳/広告代理店勤務)
たまーに 「○○からメール着てるんだけど、代わりに返しといて!」とか 「あ、電話!こじ出といて~」とか、言われますけど。。笑 トピ内ID: 9466193721 いやっ見られる事に抵抗はないですよ!
もう二度と彼の携帯を見ることをしない と、自分自身に誓うこと。 一度やってしまったものはもう取り返しがつきませんから、仕方ありません。 でも、 もう二回目はしない でおくと絶対に心に決めておきましょう。 正直に言えないけれど、もう二度と見ることもないのだから、 それで自分自身に納得をさせるようにするという方法もあります。 彼氏に正直に打ち明けられないことが苦しい、それが自分への罰なのだと考えて、 その 心の苦しみに耐えましょう 。 彼氏に言ってしまったらそこでお別れかもしれない、そう思うとなかなか打ち明けられませんよね? だったら、自分の中でひっそりと打ち明けないように心の中で蓋を閉めましょう。 その苦しみは自分だけのもの、自分が犯した罪の意識だ ということをしっかり感じて、 二度とこのようなことはしないと誓いましょう。 もし正直に打ち明けたとして、相手はどう思うか、 相手の立場に立って 考えてみましょう。 あなたが携帯を見られた、それを彼氏から言われたら?、その時あなたはどう感じる でしょうか。 やっぱりショック だと思いませんか? いくら信用していて、何も隠すべきことがない携帯であっても、プライベートのことが、 たくさんつまった携帯を勝手に見られたわけですから。 それを考えると、とてもじゃないけれど打ち明けることはできませんよね? 携帯を見てしまいバレてしまった。どうしたら… | トクバイ みんなのカフェ. そんな風に捉えて 彼の気持ちを配慮して、そっと胸の中に見てしまったことを、 留めておく とよいでしょう。 いかがでしたか? ・勝手に彼氏の携帯を見たら彼氏は信用されていないと感じる 信用されていないのか?と感じたり、人間的に不安感を彼女に覚える可能性もある。 ・正直に言うと大きなリスクが待っている 正直に携帯を見たと言うことで、信用をなくし、あるいは別れを告げられるケースもある。 ・打ち明けられない辛さが罰だと考えよう 打ち明けられない辛さ、相手の立場に立って考えることで、自分への罰だと思いましょう。 彼氏の携帯を見てしまった、このこと自体がすでに 大きな間違い だということなのでしょう。 その後の対応を一歩間違えると、 彼氏との信頼関係に大きな傷 が入ります。 もしかすると別れを切り出される可能性だってありますし、そうでなくても信用をなくしてしまいますよね。 そう考えると、やはり 正直に言うのは危険、大きなリスクがある と知ったうえで、 胸の中でしまっておいたほうがよいでしょう。 記事の内容は、法的正確性を保証するものではありません。サイトの情報を利用し判断または行動する場合は、弁護士にご相談の上、ご自身の責任で行ってください。
このトピを見た人は、こんなトピも見ています こんなトピも 読まれています レス 88 (トピ主 2 ) ケバフ 2010年8月4日 07:36 恋愛 恋人や妻、夫のケータイを見るのはタブーっていうのが世の中の流れっぽいですが、そんなに嫌なことなんでしょうか? 何かやましい事があるからなんですか?
ついつい、心の中の悪魔が囁いて、彼氏の携帯電話を見てしまった経験ありませんか? 逆に「なんだか、知ってるはずのないことを言ってくるなあ〜、もしかして彼氏が私の携帯を見ている???」と疑心暗鬼になったことはないですか? 彼との信用問題に関わる内容なので、あまり切り込めないけど、みんなどうなのか知りたい! という声を受けて、Lips編集部で調査をしました。 冷や汗!彼女に携帯をチェックされたことが…? 携帯を彼女に見られたことがある YES…36% NO…64% 携帯を彼女に見られたことがある人は意外に少ない という結果に!
1 DJハナ 回答日時: 2017/04/18 13:41. 別に見られてやましいようなものはありませんから見られても全く平気です。 お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて! gooで質問しましょう!
5%点は約2. 0であるとわかるので,検定量の値は棄却域に落ちます。よって,有意水準5%で帰無仮説を棄却して,対立仮説を採択します。つまり,肥料PとQでは,植物Aの背丈が1mを超えるまでの日数の母平均に差があると言えます。 ウェルチのt検定 標本の大きさが小さいとき,等分散であるかどうかにかかわらず,より一般的な場合に使えるのが, ウェルチのt検定 です。 第14回 で解説したF分布を使った等分散仮説の検定をはじめに行い,等分散仮説が受容されたら等分散仮定のt検定,等分散仮説が棄却されたらウェルチのt検定を行うと解説している本もありますが,二重に検定を行うことには問題点があり,現在では等分散が仮定できる場合もそうでない場合もウェルチのt検定を行うのがよいとされています。 大標本のときに検定量を計算するものとして紹介した次の確率変数を考えます。 これが近似的に次の自由度のt分布に従うというのがウェルチのt検定です。 ちなみに,ウェルチというのは,この手法を発見した統計学者B.
9である」という仮説を、実際の測定により否定したのは、割合の検定の一例である。 基準になる値(成分量の下限値、農薬濃度の上限値など)があって、試料を測定した平均と基準になる値を比較することは、よく行われている。これは、実際には母平均の検定を行っているが、必ずしも意識されていないし、正しく行われていないことも多い。 ある製品中の物質の上限値(基準になる値)が0. 5であり、ロットの平均がこれを超過すれば不適合、これ以下であれば適合であるとする。ロットを試験したときの測定値が、0. 6147、0. 5586、0. 5786、0. 5502、0. 5425であった時、平均値(標本平均)は0. 5689、標準偏差(標本標準偏差)は0. 0289と計算される。仮説は、「母平均は0. 5である。」とする。推定の項で示したように、標本から t を計算する。 n =5、 P =0. 05、の t 値は2. 776であり、計算した t 値はこれよりも大きい。従って、「母平均は0. 5である。」は否定され、母平均は0. 5ではないことになる。母平均の信頼区間を計算すると となり、母平均の信頼区間内に0. 母平均の差の検定 対応なし. 5が含まれていない。 別のロットを試験したときの測定値の平均値(5回測定)が同様に0. 5689で、標準偏差(標本標準偏差)は0. 075であったとする。標本から t を計算すると、 となり、「母平均は0. 5である。」は否定されない。つまり、このロットが基準に適合していないとは言えなくなってしまう。このときの母平均の信頼区間を計算すると となり、信頼区間内に0. 5が含まれている。 仮に、10回の測定の結果から同じ標本平均と標本標準偏差が得られたなら、 となり、「母平均は0. 5である。」という仮説は否定される。 平均の差の検定 平均の差の検定は、2つの標本が同じ母集団から得られたかどうかを検定する。この時の帰無仮説は、「2つの標本が採られた母集団の母平均は等しい。」である。 2つの測定方法で同じ試料を測定したとき、平均が一致するとは限らない。しかし、同一の測定法であっても一致するわけではないから、2つの測定が同じ結果を与えているかは、検定をして調べる必要がある。この検定のために、平均値の差の検定が使われる。平均の差の検定も t を使って行われるが、対応のない又は対になっていない(unpaired)検定と対応のある又は対になった(paired)検定の2種類がある。 2つの検定の違いを、分析条件を比較する例で説明する。2つの条件で試料を分析し、得られた結果に差があるかを知りたいとする、この時、1つの試料から採取した試験試料を2つの条件で繰り返し測定する実験計画(計画1)と、異なる試料をそれぞれ2つの条件で測定する実験計画(計画2)があり得る。 計画1では 条件1 平均=0.
以上の項目を確認して,2つのデータ間に対応がなく,各々の分布に正規性および等分散性が仮定できるとき,スチューデントのt検定を行う.サンプルサイズN 1 およびN 2 のデータXおよびYの平均値の比較は以下のように行う. データX X 1, X 2, X 3,..., X N 1 データY Y 1, Y 2, Y 3,..., Y N 2 以下の統計量Tを求める.ここで,μ X およびμ Y はそれぞれデータXおよびデータYの母平均である. \begin{eqnarray*}T=\frac{(\overline{X}-\overline{Y})-(\mu_X-\mu_Y)}{\sqrt{(\frac{1}{N_1}+\frac{1}{N_2})U_{XY}^2}}\tag{1}\end{eqnarray*} ここで,U XY は以下で与えられる値である. \begin{eqnarray*}U_{XY}=\frac{(N_1-1)U_X^2+(N_2-1)U_Y^2}{N_1+N_2-2}\tag{2}\end{eqnarray*} 以上で与えられる統計量Tは自由度 N 1 +N 2 -2 のt分布に従う値である.ここで,検定の帰無仮説 (H 0) を立てる. 帰無仮説 (H 0) は2群間の平均値に差がないこと ,すなわち μ X -μ Y =0であること,となる.そこで,μ X -μ Y =0 を上の式に代入し,以下のTを得る. 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. \begin{eqnarray*}T=\frac{\overline{X}-\overline{Y}}{\sqrt{(\frac{1}{N_1}+\frac{1}{N_2})U_{XY}^2}}\tag{3}\end{eqnarray*} この統計量Tが,自由度 N 1 +N 2 -2 のt分布上にてあらかじめ設定した棄却域に入るか否かを考える.帰無仮説が棄却されたら比較している2群間の平均値には差がないとはいえない (実質的には差がある) と結論する.
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. 母 平均 の 差 の 検定 自由 度 エクセル. 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? 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?
943なので,この検定量の値は棄却域に落ちます。帰無仮説を棄却し,対立仮説を採択します。つまり,起床直後の体温より起床3時間後の体温のほうが高いと言えます。 演習2〜大標本の2標本z検定〜 【問題】 A予備校が提供する数学のオンデマンド講座を受講した高校3年生360人と, B予備校が提供する数学のオンデマンド講座を受講した高校3年生450 人を無作為に抽出し,受講終了時に同一の数学の試験を受けてもらったところ, A予備校 の 講座を受講した生徒の得点の標本平均は71. 2点,標本の標準偏差は10. 6点であった。また, B予備校 の 講座 を受講した生徒の得点の 標本平均は73. 3点,標本の標準偏差は9. 9点だった。 A予備校の 講座 を受講した生徒と B 予備校の 講座 を受講した生徒 で,数学の得点力に差があると言えるか,有意水準1%で検定しなさい。ただし,標本の標準偏差とは不偏分散の正の平方根のこととする。 【解答】 A予備校の講座を受講した高校生の得点の母平均をμ 1 ,B予備校の講座を受講した高校生の得点の母平均をμ 2 とすると,帰無仮説はμ 1 =μ 2 ,対立仮説はμ 1 ≠μ 2 となり,両側検定になります。標本の大きさは十分に大きく,標本平均は正規分布に従うと考えられるので,検定量は次のように計算できます。 正規分布表から,標準正規分布の上側0. 5%点はおよそ2. 58であるとわかるので,下側0. 母平均の差の検定 エクセル. 5%点はおよそー2. 58であり,検定量の値は棄却域に落ちます。よって,有意水準1%で帰無仮説を棄却し,A予備校の講座を受講した生徒とB予備校の講座を受講した生徒の数学の得点力に差があると言えます。 演習3〜等分散仮定の2標本t検定〜 【問題】 湖Aと湖Bに共通して生息するある淡水魚の体長を調べる実験を行った。湖Aから釣り上げた20匹について,標本平均は35. 7cm,標本の標準偏差は4. 3cmであり,湖Bから釣り上げた22匹について,標本平均は34. 2cm,標本の標準偏差は3. 5cmだった。この淡水魚の体長は,湖Aと湖Bで差があると言えるか,有意水準5%で検定しなさい。ただし,湖Aと湖Bに生息するこの淡水魚の体長はそれぞれ正規分布に従うものとし,母分散は等しいものとする。また,標本の標準偏差とは不偏分散の正の平方根のこととする。 必要ならば上のt分布表を用いなさい。 【解答】 湖Aに生息するこの淡水魚の体長の母平均をμ 1 ,湖Bに生息するこの淡水魚の体長の母平均をμ 2 とすると,帰無仮説はμ 1 =μ 2 ,対立仮説はμ 1 ≠μ 2 となり,両側検定になります。まず,プールした分散は次のように計算できます。 t分布表から,自由度40のt分布の上側2.
025を入力します。 「出力オプション」の「出力先」をクリックし、空いているセル(例えば$E$1)を入力します。 F検定の計算(2) 「P(F<=f) 片側」が 値です。 ただし、この 値は片側の確率なので、 値と0. 025を比較するか、両側の 値(2倍した値)と0. 05を比較します。 注意: 分析ツールの 検定の片側の 値が0. 5を超える場合、2倍して両側の 値を求めると、1を超えてしまいます。 この場合は、1−片側の 値、をあらためて片側の 値にしてください。 F検定(1) 結論としては、両側の 値が0. 05以上なので、有意水準5%で有意ではなく、母分散が等しいという帰無仮説は棄却されず、母分散が等しくないという対立仮説も採択されません。 したがって、等分散を仮定します。 次に、等分散を仮定した 帰無仮説は英語の得点に差がないとし、対立仮説は英語の得点に差があるとします。 すると、「データ分析」ウィンドウが開くので、「t 検定: 等分散を仮定した 2 標本による検定」をクリックして、「OK」ボタンをクリックします。 t検定の計算(3) 「仮説平均との差異」入力欄は空欄のままにし、「ラベル」チェックボックスをオンにし、「α」入力欄に0. アヤメのデータセットで2標本の母平均の差の検定 - Qiita. 05を入力します。 「出力オプション」の「出力先」をクリックし、空いているセル(例えば$E$12)を入力します。 t検定の計算(4) 「P(T<=t) 両側」が t検定(3) 結論としては、 値が0. 05未満なので、有意水準5%で有意であり、英語の得点に差がないという帰無仮説は棄却され、英語の得点に差があるという対立仮説が採択されます。 検定の結果: 英語の得点に差があると言える。 表「50m走のタイム」は、大都市の中学生と過疎地の中学生との間で、50m走のタイムに差があるかどうかを標本調査したものです。 英語の得点と同様に、ドット・チャートを作成します。 ドット・チャート(2) ドット・チャートを見ると、散らばりには差がありそうですが、平均には差がなさそうです。 表「50m走のタイム」についても、英語の得点と同様に、 検定で母分散が等しいかを確かめ、 検定で母平均の差を確かめます。 まずは 検定です。 F検定(2) 両側の(2倍した) 値が0. 05未満なので、有意水準5%で有意であり、母分散が等しいという帰無仮説は棄却され、母分散が等しくないという対立仮説が採択されます。 したがって、分散が等しくないと仮定します。 次は、分散が等しくないと仮定した 帰無仮説は50m走のタイムに差がないとし、対立仮説は50m走のタイムに差があるとします。 英語の得点と同じように 検定を行うのですが、「t 検定: 分散が等しくないと仮定した 2 標本による検定」を利用します。 t検定(4) 値が0.