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データ分析入門（11）
第11章 平均値の差の検定
廣野元久
1
本章の概要

2つの母集団の性質（平均値)の違いを標本
のデータから統計的に判断する方法を紹介
する
例題：ビッグクラス.jmp
 数学的な話は統計解析などの上位講座で



理屈は難しいけれど、イメージをしっかりつかんでほしい
JMP INによる解析手順の紹介
JMP INによる解析の進め方
 グラフの見方,出力された数値の解釈

第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
2/52

記号のまとめ
未知の世界：(ギリシャ文字)
現実の世界(アルファベット)
標本1
母平均： 1
母集団1
母分散： 
標本平均： x1
2
1
標本分散： s12 (V1 )
測定された男子生徒の身長
男子生徒の身長
標本2
母平均： 2
母集団2
標本平均： x2
母分散：  22
女子生徒の身長
標本分散： s22 (V2 )
測定された女子生徒の身長
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
3/52
1.平均値の差の検定

1.1 平均値の差の検定とは

1.2 平均値の差の検定における仮説

1.3 ｔ分布とｔ検定

1.4 棄却域の設定

1.5 両側検定と片側検定
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
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1.1 平均値の差の検定とは(1)

量的データ（間隔・比例尺度）の２つの標本
集団の平均値の差から,背後の母集団の平均値
に差があるかどうかを検定する

何回か取った標本の平均値は同じではない(標本誤差)
標本の平均には,標本誤差が加わるのでリスクが生じる
 母集団では A>B
標本では B＜A かも
標本誤差を考慮にいれて,標本の値から妥当な判断を行う
母平均の差が小さければ,有意な差が出にくいだろうが,
母平均の差そのものは分からない



標本平均、標本平均の差の分布が分かれば
評価できる
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
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1.1 平均値の差の検定とは(2)
大きい
比＝
平均値の差
有意差あり
t分布により評価する
差のばらつき
小さい
有意差なし
図 平均値の差の有意性の考え方
２ 組の観測値を 比較する と き は, 単に平均値の差だけを みる のではなく ,
差がばら つき に比べて大き いかど う かを みる . こ れを 図示する と , 上図の
よ う になる . こ の記述は文学的であり , 次の２ 点を 明確にする 必要がある ．
( a) ばら つき の定量的評価法
( b) 比が大き いか小さ いかを 判断する ための限界値
第11章 平均値の差の検定
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1.1 平均値の差の検定とは(3)
命題を立てる
ビッグクラス.jmpの例
標本は母集団を代表したものか?
男子生徒の平均値：x1  63.90 イ ンチ
女子生徒の平均値：x1  60.89 イ ンチ
仮説の設定
帰無仮説
対立仮説
有意水準αを設定
その差3インチは,母集団にとって
本当に意味があるか?
検定を実行
α＞ｐ値
帰無仮説を
棄却
α＜ｐ値
帰無仮説を
棄却できない
偶然のなせる技?
標本数、分析方法の見直し
結論
命題は正しい
命題は
正しくない
再調査
違いの判る,誰もが納得するか?
統計の神様に聞いてみよう
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
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1.2 平均値の差の検定における仮説
命題を決めれば,仮説を立てる
 統計的仮説


帰無仮説Ho
2つの母集団の平均値に差がない
男子生徒と女子生徒の身長に差がない

対立仮説H1
1  2  0
2つの母集団の平均値に差がある
男子生徒と女子生徒の身長に差がある
1  2  0
第11章 平均値の差の検定
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1.3 ｔ分布とｔ検定(1)
対立仮説H1
帰無仮説Ho
標本平均の違いは、
標本誤差ともっと重要な
母平均値の違いによるものである
男子生徒の標本
標本1
標本数ｎ1
平均値 x1
母集団1
平均値μ1
標準偏差σ
男子生徒の集団
標本平均値の違いは、
標本誤差によるものである
女子生徒の標本
男子生徒の標本
標本2
標本1
標本数ｎ2 標本数ｎ1
平均値 x2 平均値 x1
母集団2
平均値μ2
標準偏差σ
母集団
平均値μ
標準偏差σ
女子生徒の集団
生徒の集団
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女子生徒の標本
標本2
標本数ｎ2
平均値x2
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1.3 ｔ分布とｔ検定(2)

2つの平均値の差の検定に持ちこむための前提条件
 正規性
どちらの母集団も正規分布にしたがっている（ゆるい制約)
男子生徒の身長も女子生徒の身長も正規分布にしたがっ
ていると考えられる
 等分散性(大標本：ｎ1+ｎ2＞30なら無制約)
2つの母集団の分散は等しい(ややきつい制約)
男子生徒の身長と女子生徒の身長の分散は等しいと考え
られる
 独立性
標本に選ばれるチャンスは互いに無関係
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1.3 ｔ分布とｔ検定(3)
母集団は正規分布
平均：μ
分散：σ2
標準化
母集団は正規分布
平均：0
分散：1
標本抽出
帰無仮説のもと
誤差の修正
正規分布でない!！
母平均,母分散は未知
標本分散に誤差が加わる
標本平均の
ばらつき分布
t分布
平均：0
分散：1
(標本数が大きいほうが正確)
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1.3 ｔ分布とｔ検定(4)
同じ母集団から
２つの標本を抽出して
平均値の差を計算
何度も繰り返した
平均０、分散１
に標準化
出現率の
計算が理論的に
できる
t分布:
正規分布によ
く似た分布
平均値の差の
標本ばらつきを
表す分布
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1.3 ｔ分布とｔ検定(5)
自由度ｆ（ｔの自由度）
4
危険率αの入力（両側）
上側確率
0.1 ｔ0 の値
両側
片側
2.131846 1.533206
ｆ（ｔ）
t 分布の上側確率
1
0.95
0.9
0.85
0.8
0.75
0.7
0.65
0.6
0.55
0.5
0.45
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
ｔ分布，正規分布の確率密度,t分布関数
1
0.025
ｔ分布
両側
片側
α
t
0.9
標準正規分布
0.02
0.8
t-分布関数
0.7
0.6
0.015
0.5
0.4
0.01
0.3
0.2
0.005
0.1
0
0
0
2
4
6
8ｔ
-4
-2
0
2
4
生データ
再生定理
x N  , 2 
基準化
Z
平均値
x
   2 
N  ,   
  n 


ｔ
x

N  0,12 
基準化
Z
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x 
/ n
分散未知
N  0,12 
t
x 
s/ n
t f 
13/52
1.3 ｔ分布とｔ検定(6)
2.5
平均値の差
母平均値の差
2
1.5
1
0.5
0
-0.5
-1
-1.5
-2
-2.5
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
平均0標準偏差0.5の母集団から,2つの標本(各n=4)を取りだし,
それらの標本平均値の差と,95％信頼区間を図にした
Excelの乱数を使い100回繰り返した,上の図では2/100回は
母平均が含まれない
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1.3 ｔ分布とｔ検定(7)
4.5
平均値の差
母平均値の差
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
-0.5
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
今度は,母平均の差を1.7つけて,同様のシミュレーションをした
上の図では6/100回しか母平均が区間内に入らない
しかも,順序が逆転したことは1度もない
これなら,母平均に違いがあると標本から
判定できるだろう
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
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1.4 棄却域の設定(1)

帰無仮説を棄却する方法





実験なり調査は1回きりである場合が多い
帰無仮説が正しいのに,それを捨てる確率(有意水準)α
を決める
ｔ分布とαにより,棄却域が決まる,α＝0.05が一般的
標本平均値の差から計算したｔ値が棄却域に入ったら
帰無仮説を棄却する
非棄却域内なら,帰無仮説を棄却できない


標本数,検定方法の見なおし後，再調査
標本数,検定方法の見なおし後，帰無仮説を採択
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
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1.4 棄却域の設定(2)
1
0.5
2
Prob.
0.4
0.3
0.2
1
0.1
2
0
再生定理
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
1
0.5
2
3
4
5
6 x
2
同じ母集団から選ばれた
2つの標本平均値の差の分布
から,全体の95％が含まれる
範囲を帰無仮説の非棄却域
とすると,
Prob.
0.4
0.3
1
n1
0.2
5/100回しか起こらない事象
は何かが変であると考える
2
n2
0.1
分散の加法性
0
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
4
5
1  2
0.5
0.4
Prob.
3
棄却域
12  22

n1 n2
0.3
6 x
変なのは
きっと母集団が
異なるからだ!！
0.2
0.1
0
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6 x
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
帰無仮説を棄却
17/52
1.5 両側検定と片側検定

検定の棄却域の設定には2つのやりかたがある


対立仮説の設定による
研究態度と知識量で決まる(調査前に決めておく)
片側検定：対立仮説 μ1>μ2 あるいはμ1＜μ2





両側検定：対立仮説 μ1＝μ2


母集団の平均値の大小関係は知識的に分かっている
大小関係にしか興味がない
製品の改良でによる旧製品との比較
旧製品より改良品が悪くなるはずがない
成人の男性と女性の身長の差
一般的に男性の方が背が高いことが知られている
母集団の平均値の大小関係は分かっていない(一般的)
片側検定の方が有意になりやすい
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
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2 平均値の差の検定の操作

2.1 （JMP INによる)分析の流れ

帰無仮説,対立仮説を立てる




有意水準αを決める




帰無仮説：生徒の男女の平均身長に差がない：μ1―μ2＝0
対立仮説：生徒の男女の平均身長に差がある： μ1―μ2＝0
この場合は,両側検定を使う
α＝0.05とする
男女別の身長の分布をグラフにする
Mean Diamondを描画する
平均値の差があるか視覚的に判断(Diamondの重なり具
合)

平均値の差の検定結果を読む
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
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2.2 平均値の差の検定の操作(1)


JMPをロードする
ビッグクラス.jmpをロードする
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クリックして
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2.2 平均値の差の検定の操作(2)
1.性別をクリックして 2.ｘ説明変数を選択
6.身長が
ｙに指定される
7.OKを選択
4.身長を
クリックして
5.ｙ目的変数を選択
3.S性別がｘに
指定される
第11章 平均値の差の検定
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2.2 平均値の差の検定の操作(3)
1.男女別の身長の分布が表示される
一見すると,
男子生徒の
身長の方が
高そうである
2.ここを
クリック
3.ここを
クリック
標本全体の平均
男性の身長の
ドットプロット
女性の身長の
ドットプロット
第11章 平均値の差の検定
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2.2 平均値の差の検定の操作(4)
’·(ƒCƒ“ƒ`)
g
«•Ê‚É‚æ‚é

g’·(ƒCƒ“ƒ`)‚̈ꌳ”z’u•ª
Í
70
男子の身長の平均値
65
標本全体の身長の平均値
60
男子の95％の信頼区間
55
50
F
M
«•Ê

女子の身長の平均値
男子と女子の95％の信頼区間はほとんど重なっていないから
両者の平均値に差がありそうだ.
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
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2.2 平均値の差の検定の操作(5)
 追補参照
クリックして
選択すると箱ひげ図が描画される
平均値の差の検定のグラフを描画する
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2.2 平均値の差の検定の操作(6)
’·(ƒCƒ“ƒ`)
g
70
65
この角度が90度以下のとき
α＝0.05で有意差あり
60
55
50
F
M
«•Ê

ƒyƒA‚²‚Æ
Student‚ÌtŒŸ’è
0.05
円をクリックして,赤と灰色
の円ができたら,有意差あり
第11章 平均値の差の検定
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2.2 平均値の差の検定の操作(7)
‚ ‚Ä‚Í‚ß‚Ì—v–ñ
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0.128657
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0.0230
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0.9885 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4
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0.95
0.0115
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カテゴリの値
分析に使った標本数
各グループの標本平均値
平均値の標準誤差(標準偏差)
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
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2.2 平均値の差の検定の操作(8)
標本平均値の差
t値
Ｐ値：α＝0.05より小さい：棄却域
帰無仮説は棄却
Prob.
‚ ‚Ä‚Í‚ß‚Ì—v–ñ
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0.35
片側α
F
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M
22 63.9091 0.85532 62.178 65.641 0.25
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0.1
自由度
両側α/2ずつ
0.05
0
-6
-5
-4
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
t
27/52
2.2 平均値の差の検定の操作(9)
‚ ‚Ä‚Í‚ß‚Ì—v–ñ
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æ
0.128657
Ž©—R“x’²
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JMPのｔ-Testは両側検定
ｐ値＝0.0230であるから,
0.0230/2＝0.0115
α＝0.05だから
片側でも
両側でも 5％有意である
片側検定の場合には,
p値を2でわり,
その値とαとを比較する
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
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2.2 平均値の差の検定の操作(10)

平均値の差の検定から,両側5％で有意で
あるから
1)帰無仮説が棄却,対立仮説が採択された
 2)2つの母平均に差があると判断された
 3)つまり,男子生徒と女子生徒の身長の母平
均に差があると判断された
言いたい
こと  4)男子生徒の身長の代表値の方が女子生徒
の身長の代表値より高いことが分かった

(データから判断する)
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
29/52
演習問題
10.0
7.5
5.0
2.5
30
40
50
60
70
80
“x
”Ž²
‘g=ƒRƒ“ƒsƒ…
[ƒ^
[
ˆê•Ï—Ê‚Ì•ª•z
“_
”
90
‘g=ƒ
[ƒNƒuƒbƒN

ˆê•Ï—Ê‚Ì•ª•z
“_
”
20
10
5
40
50
60
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
70
“x
”Ž²
15
80
30/52
3.実験における平均値の差の検定


3水準以上,あるいは,多因子の場合は分散分析
法(要因配置実験)がある
3.1 心理実験の例


授業では紹介しませんが良く自習のこと
3.2 被験者のランダム割り当て


ランダムな割り当てを行った場合には,統計的検定の
結論は実験をした標本内(被験者)でしか有効ではな
い
割り当ての方法が開発されている
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
31/52
心理実験の例
ŒQ—ñ=1
ˆê•Ï—Ê‚Ì•ª•z
Đ

¶
”
15
5
0
2
4
6
8
10
“x
”Ž²
10
12
12.5
10.0
7.5
5.0
2.5
0
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
2
4
6
8
10
“x
”Ž²
ŒQ—ñ=2
ˆê•Ï—Ê‚Ì•ª•z
Đ

¶
”
12
32/52
4． スクリプト機能
心理実験のデータの解析結果
 各種のスクリプトの出し方を練習しなさい
 JMPを終了して、再度スクリプトを実行しな
さい

第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
33/52
データの揺らぎ、臨床データの揺らぎ

高橋 行雄
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
34/52
復習 1.3 ｔ 分布と ｔ 検定（1）
対立仮説H1
帰無仮説Ho
標本平均の違いは、
標本誤差ともっと重要な
母平均値の違いによるものである
男子生徒の標本
標本1
標本数ｎ1
平均値 x1
母集団1
平均値μ1
標準偏差σ
男子生徒の集団
標本平均値の違いは、
標本誤差によるものである
女子生徒の標本
男子生徒の標本
標本2
標本1
標本数ｎ2 標本数ｎ1
平均値 x2 平均値 x1
母集団2
平均値μ2
標準偏差σ
母集団
平均値μ
標準偏差σ
女子生徒の集団
生徒の集団
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
女子生徒の標本
標本2
標本数ｎ2
平均値x2
35/52
浜田本 p82、表10 での例
200
190
·•ª
tŒŸ’è Ž©—R“xp’l(Prob > |t|)
„’è’l

15.200
1.547
8
0.1605
•W
€Œë
· 9.825
‰º‘¤95% -7.458
㑤95% 37.858

Še
…
€‚Ì•½‹Ï
…

€
”
•½‹Ï •W
€Œë
· ‰º‘¤95% 
㑤95%
1:‘ΐ
ÆŒQ 5
177.000 6.9477 160.98 193.02
2:–ò
ÜŒQ 5
161.800 6.9477 145.78 177.82
•½ ‹Ï ‚Ì •W 
€ Œë 
· ‚¨ ‚æ ‚Ñ 
M —Š ‹æ ŠÔ ‚Í 
A Še ƒO
ƒ‹ 
[ ƒv ‚Ì Œë 
· •ª ŽU ‚ª ‚· ‚× ‚Ä “™ ‚µ ‚¢ ‚Æ ‰¼ ’è
‚µ ‚½ ‚Æ ‚« ‚Ì ‚à ‚Ì ‚Å ‚·
y:ŒŒˆ³
tŒŸ’è
“™•ªŽU‚ð‰¼’è
180
170
160
150
140
1:‘ΐ
Æ ŒQ
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
2:–ò
ÜŒQ
ŒQ
ƒyƒA‚²‚Æ
Student‚ÌtŒŸ’è
0.05
36/52
データの揺らぎ
何回か実験を繰り返し、
標本平均とSDの変化を体験してみよう
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
37/52
平均値の揺らぎ
Y‚̐
d ‚ː
‡‚킹
200
Y
1:‘ΐ
ÆŒQ
150
0
5
10
15
10
15
s
ŒQ
200
Y
2:–ò
ÜŒQ
150
「平均_母集団」の計算式を表示し、
「適用」をクリック
グラフが連動している
揺らぎを実感してみよう
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
0
5
s
38/52
揺らぎの範囲を見切る
ˆê•Ï—Ê‚Ì•ª•z
Y:‘ΐ
Æ ŒQ
50
25
“x
”Ž²
75
110 130 150 170 190 210 230
Y:–ò
ÜŒQ
40
20
各群 500 例のデータが正規分布に
従うと仮定した。500例のデータの揺らぎの
範囲はどのくらいか。統計の用語で述べよ。
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
“x
”Ž²
60
110 130 150 170 190 210 230
39/52
標本の平均と標本のSD
500例のデータの標本平均も揺らぐ
 500例のデータの標本SDも揺らぐ


標本平均の揺らぎはどのくらいか


5 例データの標本平均の揺らぎを見切る
5 例データの SD の揺らぎを見切る
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
40/52
揺らぎの型、その範囲を見切る
Group‚É‚æ‚éY:‘ΐ
Æ ŒQ‚̈ꌳ”z’u•ª
Í
230
220
210
「2変量の関係」を用いて、 100回の実験の
平均値と95%信頼区間を表示せよ。
200
Y:‘ΐ
ÆŒQ
190
180
170
160
150
140
130
123 456 789 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 100
11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 87 89 91 93 95 97 99
Group
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
41/52
5例ごとの平均とSD
40
30
20
10
“x
”Ž²
40
30
20
10
“x
”Ž²
ˆê•Ï—Ê‚Ì•ª•z
Mean(Y:‘ΐ
Æ ŒQ)
140 150 160 170 180 190 200
Mean(Y:–ò
ÜŒQ)
要約統計量を用いて 500 例のデータを
5 例ごとに100回の平均とSD を算出せよ。
140 150
5 例のデータの平均値の揺らぎの範囲を統計用語で述べよ
5 例のデータの SD の揺らぎの範囲を統計用語で述べよ
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
160 170 180 190 200
42/52
ＳＤ の揺らぎ
ˆê•Ï—Ê‚Ì•ª•z
Std Dev(Y:‘ΐ
Æ ŒQ)
30
20
“x
”Ž²
40
ƒ‚
[ƒ
ƒ“ƒg
•½‹Ï
13.64929
•W
€•Î
·
4.9589441
•½‹Ï‚Ì•W
€Œë
·
0.4958944
•½‹Ï‚̐
㑤95%
M—ŠŒÀŠE14.633252
•½‹Ï‚̉º‘¤ 95%
M—ŠŒÀŠE
12.665328
N
100
10
5
10
15
20
25
30
25
20
15
10
5
5
10
15
20
25
“x
”Ž²
Std Dev(Y:–ò
ÜŒQ)
ƒ‚
[ƒ
ƒ“ƒg
•½‹Ï
13.248257
•W
€•Î
·
4.5520393
•½‹Ï‚Ì•W
€Œë
·
0.4552039
•½‹Ï‚̐
㑤95%
M—ŠŒÀŠE 14.15148
•½‹Ï‚̉º‘¤ 95%
M—ŠŒÀŠE
12.345034
N
100
30
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
43/52
再度、浜田本 p82 の結果
200
y:ŒŒˆ³
190
180
170
160
150
140
tŒŸ’è
“™•ªŽU‚ð‰¼’è
1:‘ΐ
Æ ŒQ
2:–ò
ÜŒQ ƒyƒA‚²‚Æ
Student‚ÌtŒŸ’è
0.05
ŒQ
·•ª
tŒŸ’è Ž©—R“xp’l(Prob > |t|)
„’è’l

15.200
1.547
8
0.1605
•W
€Œë
· 9.825
‰º‘¤95% -7.458
㑤95% 37.858

Še
…
€‚Ì•½‹Ï
…

€
”
•½‹Ï •W
€Œë
· ‰º‘¤95% 
㑤95%
1:‘ΐ
ÆŒQ 5
177.000 6.9477 160.98 193.02
2:–ò
ÜŒQ 5
161.800 6.9477 145.78 177.82
•½ ‹Ï ‚Ì •W 
€ Œë 
· ‚¨ ‚æ ‚Ñ 
M —Š ‹æ ŠÔ ‚Í 
A Še ƒO
ƒ‹ 
[ ƒv ‚Ì Œë 
· •ª ŽU ‚ª ‚· ‚× ‚Ä “™ ‚µ ‚¢ ‚Æ ‰¼ ’è
‚µ ‚½ ‚Æ ‚« ‚Ì ‚à ‚Ì ‚Å ‚·
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
44/52
平均値の差の検定と信頼区間
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
45/52
平均値の差の揺らぎ
「平均とSD」をコピーして、
「2群の差の信頼区間」に張付ける
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
46/52
張付けた結果と信頼区間の表示
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
47/52
重ね合わせプロット
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
48/52
平均値の差も揺らぐ
d
‚ː
‡‚킹ƒvƒ
ƒbƒg
Y‚̐
d ‚ː
‡‚킹
80
70
60
50
40
Y
30
20
10
0
-10
-20
-30
-40
0
Y
·
L95
10
20
30
40
50
ŽÀŒ±”Ԑ
†
60
70
80
90
100
U95
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
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平均値の差

差の95%信頼区間が 「0」を跨いでいる



有意差検定で「有意差なし」と同じ
100回中、何回が「有意差なし」か？
実験の目的は何か？


統計的に「有意な差」がない実験の意義は何か
統計的に「有意な差」を得るためにどうしたらよいのか
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
50/52
実験例数を増やしてみよう
1 群 5 症例ではなく 10症例ではどうか
 1 群 10 症例ではなく 20症例ではどうか
 1 群 20 症例ではなく 100症例ではどうか

第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
51/52
1群 20例の場合
第11章 平均値の差の検定
廣野元久 &高橋行雄
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