何となくは通用しない（カイ２乗適合度検定）
取り得る状態が「はい・いいえ」など２つのみのデータの検定（２項検定）を以前のブログで扱いましたが、今回は「多値」データの検定についてご紹介します...
記事を読む君子は豹変すべし（ベイズ更新）
「君子は豹変す」という諺があります。 ”豹変”という言葉を聞くと「考えをコロコロ変えて主義主張が無い」ような悪いイメージがあるかも知れませんが、諺の本来の意味は「（出来る人は）過ちを速やかに改め、自らを一新する」であり良い意味で使われるものです...
記事を読む選択された結果を分析する（２項検定）
皆さんは仕事やプライベートで「アンケート」への回答を求められた経験をお持ちだと思います。 アンケート回答方法としては複数の選択肢から選ぶもの、点数を付けるものなど様々でしょう...
記事を読む転ばぬ先のベイズの定理
前回のブログ記事でベイズ統計について簡単にご紹介しました。 今回はベイズ統計の基本中の基本である「ベイズの定理」について私の理解した範囲でご説明したいと思います。 ベイズの定理とは # ベイズの定理は以下の式で表されます。 ここでAとBは事象であり、式として成立するためにP(B)は0ではないです...
記事を読むベイジアンの逆襲
皆さんは「ベイズ統計」という言葉を聞いたことがあるでしょうか？ 私が統計学を勉強した時は、統計と言えば「記述統計」か「推計統計」のことでした。 なので最初にベイズ統計という言葉を聞いた時も「ベイズ？何それ美味しいの？」っていう感じでした...
記事を読む仮説検定はなぜ遠回りするのか
今回は統計解析の原点に立ち戻って「仮説検定」について私が理解した範囲でご説明したいと思います。 仮説検定とは # 統計解析の勉強を始めて一番最初に引っかかる概念に「仮説検定」があります。 私は最初に仮説検定の話を聞いたときに「なんて回りくどい解法なんだろう」と思いました...
記事を読む線形回帰を疑ってかかるこれだけの理由
今回は「線形回帰」について解説します。 皆さんは「回帰分析」という言葉を一度くらいは聞いたことがあるのではないでしょうか。 線形回帰は統計学で言うところの回帰分析の一つです。 説明変数(入力)を使って従属変数(予測値)を予測します...
記事を読む相関係数だけで一喜一憂してはいけない理由
今回は「相関行列」について解説します。 これまでデータの関係性を「平均値の差」や「分散の差」で確認してきました。 今回はデータの関係性を別な方法で確認してみましょう。 お題：「データ間の関係の強弱を見極めたい」 # あなたが品質管理者だと仮定します...
記事を読む２要因の分散分析
前回のブログ記事では「1要因分散分析」を見てきました。 今回は2つの要因の分散分析について見ていきましょう。 要因が増えると何がおこる？ # コロナ禍になって出社勤務から在宅勤務に切り替えた会社さんも多いのではないでしょうか...
記事を読む水準が３つ以上のデータを分析したい
これまで「対応あり・なしの２つのデータ群について差」の検定を実施してきました。 では、３つ以上のデータ群の差を検定するにはどうすればいいでしょうか？ 実はt検定は２群の差までしか検定することが出来ません。 ３つ以上の条件での分析には「分散分析」を用いることになります...
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