エクセルで「t検定」が使えるようになる動画
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- Опубликовано: 22 дек 2024
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/ @nishimaki
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様々な場面で使える、とっても便利なデータ分析の手法「t検定」を学び、Excelで使いこなせるようになりましょう！
【アジェンダ】
・t検定とは
・t検定が使われる事例
・t検定を行う上での注意点
・Excelによるt検定の実行
・結果の見方
【キーワード】仮説検定、F検定、有意水準、片側検定、両側検定
自分用
1対応するt検定 4:50 やり方8:50
（結果の見方について）11:10
「両側検定」…差があるかのみを知りたい
「片側検定」…少ないor多いを知りたい 12:24
2非対応のt検定 5:30
→f検定 5:46 （0.05より大きいと分散同じ）
・分散が同じ14:13 or違う15:50
結果の見方
0.05よりも大きい→データが異なってるとは言えない、ほとんど同じ 15:13
0.05より小さい→結果が優位に異なっている16:15
大学生のときにこの動画みてたらなぁ
とても分かりやすい
わかりやすいご説明ありがとうございます。
卒論の分析に困っていたため、参考にさせていただきます！
こちらこそご視聴ありがとうございます！
お役に立てたようで何よりです！
自分はExcel初心者です。
今までは指示されたデータ分析を、何故行わなければならないのかが理解できずに苦しんでいました。
しかしこの動画に出会い、私でも理解しながら作業を進めることが出来ました..！😂
本当に、ありがとうございます。
大変励みになるお言葉をありがとうございます！
引き続き、よろしくお願いします。
わかりすいです。
最高です！
コメントありがとうございます！
今後ともよろしくお願いします。
3:29〜ご説明している「中心極限定理」の説明が正しくありませんでした。
正しくは「母集団が何であっても、データ数が多ければ"標本の平均値"の分布は正規分布に従う場合が多い」という定理です。なのでデータ自体のばらつきが正規分布と見なせる訳ではありません。失礼しました。
t検定って3種類だったんですね！
対応なしのデータは、F検定によって分散の違いを調べ、
F値0.05以上なら分散同じのt検定。
F値0.05以下なら分散異なるt検定。
ぜひご活用ください〜
ありがとうございます、大変わかりやすかったです。
こちらこそ、嬉しいコメントありがとうございます！！
ありがとうございました！わかりやすく勉強できました。
こちらこそご視聴ありがとうございました！
とてもわかりやすいです(T . T)
卒論のアンケートの分析に苦労していたのでとても助かります！x2乗検定の動画も参考にさせていただきました！感謝です！
こちらこそご視聴ありがとうございます！
7:28
個人用
リクリンおってワロタ。化学の課題が
@@krw_accel 見つかったｗｗ
3日ぐらいネットをさまよってた自分がアホみたいです！ありがとうございました！
こちらこそご視聴ありがとうございました！
わかりやすいです！
ただ、片側検定と両側検定の違いというかやる意味がよくわかりませんでした。
初心者なんで
同じ回答者に対してした質問の答えは時系列の関係がなくとも対応があると言えるのでしょうか？
はい、基本的には、同じ回答者群に対する2つの結果の比較であれば、「対応がある」と見なして問題ありません。
@@nishimaki 分析の際の参考になり非常に助かりました。ありがとうございます！！
分散をF検定で求めたにもかかわらず、３つあるT検定には分散を”仮定する”と表記されているのはなぜですか？仮定しているのは母分散ということでしょうか？
説明不足で申し訳ありません、F検定で求めたのは「2群の母分散に差があるかどうか」です。
F検定で優位差が出れば、「分散が等しくないと仮定できる」と判断します。
0.05以下なら二つの数列は関係ないよ、
AからBにかけて何か効果を狙っていたとしたら、
何かしらの狙っている効果が表れてるよっていう感じでしょうか。
そうですね。通常時がA、何か効果を施した際の結果がBとして、それらをt検定してp値が(一般的に)0.05を下回っていれば、効果が出ていると考えます。
ありがとうございます、とても勉強になりました！
解説ありがとうございます。
t検定を行う際のn数の最低値は求めないといけないのでしょうか?現在行っている検討のサンプル数が現在1群と2群でそれぞれn=20ずつくらいなのですが
こちらこそご視聴ありがとうございます。
「絶対にこれだけ必要」という条件は存在しないので、最低値を求めなければいけないという事はありません。
ただ、必要なサンプル数を見積もる手法は幾つか存在しています。きちんと行うと少々難しい話となりますが、以下のページなどで簡単に計算することができます。
keisan.casio.jp/exec/user/1491310412
ちなみに、もちろんデータや目的によっても変わるとは思いますが、私個人の意見としてn=20ほどあればそれなりに信頼して良いかな・・・という感覚は持っております。
@@nishimaki 返信ありがとうございます。
参考にになりました！助かりました！
二つのデータの平均値がある程度近いときに
有意差は5パーセント以上なら平均値の違いが誤差程度で
ほとんどデータの質は同じと考えられますが、
二つのデータの平均値が明らかにかけ離れているときは
t検定をする必要ってあるのでしょうか？
明らかに異なる場合は不要かもしれませんが、「明らかに異なる」というのが具体的にいくつ以上か分からないため、t検定してみるのも良いかもしれないですね。
２つのデータの分散が等しかどうかを調べるのに、実際に分散を求めてダメなのですか？実際に求めれば、F検定は不要と思ったのですが。教えて頂けますでしょうか？
「分散が等しい」というより「分散に有意差が無い」と言う方が正しかったですね。分散が完全一致するか調べるのではなく、有意差があるかどうかを調べる必要があるのでF検定が必要となります。言葉足らずで失礼しました。
この動画見ながらやったらp値のところが#DIV/0!のエラー出たんですけど、なんでですか？
理由はいくつか考えられますが、データの選択範囲などが誤っている、もしくは値がすべて同じ（ばらつきが無い）といった状態になっておりませんでしょうか？
12:55
すごくわかりやすい動画ありがとうございます！
一点、質問なのですが、以下のようなタスクでどちらのt検定を使ったらよいでしょうか？
状態
・A組全員のテストの点数のデータを持っている
・国語、算数、理科、社会のデータが存在する
示したいタスク
・算数が高い生徒は、理科の点数が高いを示したい
・”１．A組全員のデータ”と”２．A組の中にいて、算数の点数が高い人のみのデータ”の”理科の点数”で有意差を示す
２つの集団が同一人物であることからも、対応するt検定を使うべきなのでしょうか？
それとも、分散が異なるのでF値を測定して、別集団としてみなしてそちらを使うべきなのでしょうか？
ご視聴ありがとうございます！
「算数が高い生徒は、理科の点数が高いを示したい」のであれば、t検定よりも相関分析が適切な気がします。そちらの動画もございますのでよろしければご覧ください。
ruclips.net/video/e-Xwr4yc24A/видео.html
@@nishimaki ご回答ありがとうございます！動画見させていただきました、相関分析をしてあげれば示せそうですねm(__)m
外れ値と決定係数には注意して分析してみようとおもいます。
13:00
中心極限定理の説明全然ちゃうぞ
本当ですね。ご指摘ありがとうございます！
コメントで訂正させて頂きます。
@@nishimaki 中心極限定理がなんなのかもわからんぞ。はは