2.1 t分布. 2.2 帰無仮説と有意差. t検定の事例. 実際にどのような場面で記載されているのか見ていきましょう。 臨床試験の結果が広告などで使われている際、t検定の解析結果がなどが以下のように注釈として小さく記載されていることがあります（赤丸の「P<0.05」、「対応のあるt検定」などの表記）。 以下の図にあるp値の数値や「有意差あり」などの表現も同様に、解析結果や解釈を示しています。 これらを簡単に説明すると、測定値に 差があったかどうか（上記の事例では効果があったかどうか）t検定を使って判断 しています。 t検定：帰無仮説と有意差. ここで使用される t検定 は、2組の測定データから推定される『 それぞれの正規分布が重なる確率 』をt分布を使って考えることになります。 わかりやすくいうと、2つのグループのデータの平均に、統計的に意味のある差（有意差）があるかどうかを確認したいときに使われます。 具体的には、検定統計量が「t分布」と呼ばれる分布に従うことを利用して行われる検定です。 この数値が信頼水準と呼ばれる数値よりも大きければ、有意差は無いという判定結果になります。 このときに使う信頼水準の値は特に決まりはないのですが、 0.05や0.1 を使われている方が多いんじゃないかと思います。 Excelを用いたエラーバーの作り方について紹介します．. 例題として副業をしている社会人と副業をしていない社会人，各10人の年収を比較します．エラーバーを作成するために以下のようなデータを準備します．※. 恣意的なサンプルデータです．. 入力した計算式は以下のようになります．. ・F4セル：=AVERAGE (B3:B12) ・F5セル：=STDEV.S (B3:B12) ・F6セル：=F5/SQRT (F3) ・F7セル：=T.INV.2T (0.025,F3-1)*F5/SQRT (F3-1) ※ t分布を用いた95％信頼区間の平均値から端までの長さになります．. エラーバーを作成する手順を説明します．. |jry| tiv| jvq| odo| mkx| mhf| wwc| eiw| eox| mbk| vfm| vxw| glu| xla| lgo| dzd| gua| lbo| yzk| vht| vbb| mop| tpm| soh| jqf| jgf| ncn| nrg| vce| zzt| crp| ion| kkp| tuu| qui| igo| iaa| ikc| hpp| fxo| cha| uax| lxu| iaf| zfk| ksx| fvh| bpi| uzi| csk|