今日の戯言 by maa
基本的にただの独り言です。有益な情報を求めてはいけませんw
基本的にただの独り言です。有益な情報を求めてはいけませんw
F科の4年生たちは国家試験に向けて頑張って勉強している。夏休みに勉強するかしないかで大きく結果が異なってくる。そんな訳で、そんな学生たちを支援すべく、ここのところ毎日朝から研修会が開かれている。今日は私が担当で、午前の最初と最後、午後の最初と最後に出席を取りに行かなければならなかった。学生の皆さん、勉強頑張ってください。
対応する 2 組のデータを $X_1,\dots ,X_n$ と $Y_1,\dots ,Y_n$ 、その差を $D_i=X_i-Y_i$、$D_i$ の標本平均を $\bar{X}_D$、$D_i$ の不偏分散(偏差平方和を自由度で除算したもの)を $s_D^2$ とすると、検定統計量 $T$ は
$$T=\frac{\bar{X}_D-0}{\sqrt{\frac{s_D^2}{n}}}$$
で表せる。$T$ は自由度 $n-1$ の $t$ 分布に従うので、有意水準を設定して $t$ 検定を行う。
AVERAGE(データ範囲) | 標本平均 $\bar{X}_D$ |
VAR.S(データ範囲) | 不偏分散 $s_D^2$ |
COUNT(データ範囲) | データ数 $n$ |
SQRT(数値) | 平方根 |
T.INV.2T(有意水準,自由度) | 棄却限界値。$T$ の方が大きければ棄却。有意差あり |
例えば、施設の入所者に対して、栄養指導前と後の結果に差があるかないかを検証できる。母平均の差の仮説検定。前と後の結果に差はないという前提(帰無仮説 $H_0$)で考えたとき、その差は確率的に非常に小さい確率(有意水準よりも小さい確率)でしか起こらないと確認できれば、前提が間違っていると判断し、差はある(対立仮説 $H_1$ 。実際の平均値の大小関係により、有意に大きい、小さい)と判断する。