統計、どうするか （その２）

ウェブ上でざっくり見てみて、『教育データ分析入門』と『本当にわかりやすい　すごく大切なことが書いてある　ごく初歩の統計の本』をちらちら見ながら、ソフト使ったら簡単かも？とふらふら SPSSを入れてみる。

何か表になってでてきたけど、表に使われている用語の意味が分からない。きいー。

Q1) F値とは？
F検定(等分散の検定)：これは分かりやすい（気のせい？）

もし、F検定で「等分散でない」と検定されたなら二標本t検定ではなくてWelch法やMann-Whitney検定で検定しなくてはならない。

t検定1（SPSSを使った例が分かりやすい）
→ｔ検定の前提条件：

1.標本は母集団から無作為に抽出されていること
2.母集団の分散が正規型またはそれに近いこと
3.2つの母集団の分散が等しいこと（等分散であること）

　※前提条件の3は重要。

SPSSでは、ｔ検定を実行すると、自動的に2つの母分散が等しいことを帰無仮説としたLevene検定(ルビーン)を行います。この検定で有意 でなければ（pが5%よりも大きければ）、前提条件の3を満たしたと考え、ｔ検定の結果を解釈します。

たぶん分かった。p = 有意確率

等分散である→t検定をしてOK→がーん。有意差なし、やね。



気を取り直して、『ウルトラ・ビギナーのためのSPSSによる統計解析入門』も見ながら、ちょっと違う条件でみてみようと格闘開始。


『英語教師のための教育データ分析入門』
◆ t検定の前提条件：「正規性」（母集団が正規分布していること）と「等分散性」（２群の母集団の分散が等しいこと）
・正規性：検定で調べる他に、分布図で視覚的に吟味するとよい。
・等分散性：t検定を行う過程で等分散の検定を行ってくれるソフトもある（→SPSS ではやってくれる）
※「正規性」「等分散性」が満たされていなくても、t検定は結果が歪みにくいので、あまり気にしなくてもよい。

◆ t検定以外の方法：分布についての前提を必要としないノンパラメトリック検定（→少人数のグループ間での差を検討（第６章））
・繰り返しなしのt検定の代わり→マン・ホイットニーのU検定
・繰り返しありのt検定の代わり→ウィルコクスンの符号付順位和検定
※臨界値の表がほしいかな。


GW中のお勉強はこんなとこかな。SPSSの操作のほんとに基本的な部分は分かってきたけど、操作を選んだり、計算結果を解釈したりするためにも、用語や概念をきちんと頭に入れないと。当たり前だけど。