統計データ分析
荘川桜が昨日開花した模様。
2週間くらい前の開花予想通りでしたね。また見に行きたいなー。
さて勉強勉強。
今日は4月の勉強のまとめ。
今月の勉強テーマは「統計データ分析」。でした。
集めたデータが、「意味のある偏りを示しているか」（度数分析）、「データ間に関係性があるか」（相関分析、分散分析）、といった事を見る手法について、「どういう場合に」「どの手法を使えば」「何が分かるか」を把握、してみました。
以下にまとめてみます。
度数分析
アンケートの集計結果など、同じテーマ（カテゴリ）で集めたデータに、どのような偏りがあるか、を見る分析手法。
例：「ある市の男女比率が、全国の比率と比べて偏っているか」
- 二択（「ハイ/イイエ」など）の集計データの偏りを見る場合
- 直接確率計算（母比率からそのような結果となる偶然確率を直接計算して検定）
- 2つの二択アンケートで「A1かつB1なのは、A2かつB1よりも○○」かどうか、を見る分析手法。
- 直接確率計算（Fisher's exact test）
- 三択以上のアンケートで偏りを見る場合
- 二択だけど母数が多く直接確率計算では時間がかかる場合
- カイ二乗検定
- 逆に三択以上だけど度数が少ないか実測値0の項があったり期待値が5以下の項が多いとき
- 直接確率計算（Fisher's exact test）
相関分析
複数のデータ間に何らかの対応関係（線形関係）があるか、を見る分析手法の1つ。
例：「数学のテスト結果が良い生徒は英語のテスト結果も良いか」
分散分析
グループごとに、平均に差があるかどうかを調べる分析手法。
例：「男女でテストの得点に差があるか」
- 要因参加者間計画(As)
- 要因(A)に注目し、それぞれ設定した各水準に、参加者(s)を割り当てたデータ。 例：「方法A1で勉強した人と、A2で勉強した人とで、成績に違いがあるか」
- 要因参加者内計画(sA)
- 参加者(s)の下に、それぞれ水準を設定した要因(A)を割り当てたデータ。 例：成績の悪かった生徒が、補習の前(A1)と後(A2)で成績に違いが出たか」
- 混合計画
- AsとsAの混合タイプ。
