本日の内容

学んだこと

帰無仮説(読み:きむかせつ)…ある仮説が正しいか正しくないかを判断するために立てる仮説。

期待度数…帰無仮説が成立したときに期待される度数

観測度数…実際に観測された度数

カイ2乗値…観測度数と期待度数の差を数値化したもの。以下の式で求める。

カイ2乗値 =((観測度数 - 期待度数)の2乗) / 期待度数)の総和

期待度数と観測度数が完全に一致すればカイ2乗値はゼロになり、期待度数と観測度数のズレが大きくなるとカイ2乗値も大きくなる。

確率密度…グラフ上の面積が確率を表すように決めた値

有意水準…ある確率が偶然の誤差かそうでないかを判断する基準。統計学では伝統的に5%か1%を使う。

明日やること

明日は対応なしのt検定をやります。平均に差があるかないか、を調べる方法だったかと思います。カイ2乗検定・t検定・分散分析・回帰分析などを昔習いましたが、それぞれがどういう場面でどう使えるのかが全く整理できていない状況です。演習のための問題集を買おうか悩み中。。。