いつもご利用させて頂いております。

大変、親切に教えて頂けますので、ありがたいです。

さて、エクセルで、統計のカイ二乗検定のやり方を教えてください。

行いたいことは、
はじめる前と、終わりでの変化です。

カイ二乗検定で、「有意さがある」とうことは、どういうことでしょうか??


よろしくお願い致します。6才の子どもでも分かるようにお願い致します。

よろしくお願いします。

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A 回答 (7件)

ひとつ、言い忘れていたことがありました。



t検定は、母集団が正規分布していることを仮定しています。
標本の数が多いときは、(一応50~100個以上の数量データが無難かな)正規分布しているとみなしていいのですが、、、

母集団が正規分布しているとみなせない場合や、標本数が著しく少ない(20個以下とか)なら、正規分布を仮定しないでも行える【ノンパラメトリック検定】を使う方がいいと思います。

前後の比較なら、ノンパラメトリック検定の【ウイルコクスン符号付順位検定】がいいでしょう。

その場合も有意確率が算出されて、解釈の仕方は同じです。
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この回答へのお礼

早速,回答くださいましてありがとうございました。お礼申し上げます。

お礼日時:2006/11/02 19:41

No2です。



問題点は、2つ。

 第一は、検定の原理。これは、帰無仮説を否定する、ということのご理解。これは、慣れるまでに時間がかかります。練習問題を繰り返してやるのが一番です。
とりあえず、t-検定、F-検定、カイ-2乗検定の練習問題をやってください。そうすると、どの場合に、どの検定法を使うのが、どの場合につかってはいけないのか、が理解できます。

 そうすると、
           はじめ   終わり
よく考えた      10     16
考えた        15     12
まあまあ考えた     4      2
考えなかった      0      0

 の場合は、t-、F、カイ-のいずれも使用できないことが分かるハズです。
 このようなアンケートは、統計処理が難しいので、私はやりません。まず、どのように統計処理をするかを決め手から、研究を始めます。
 「研究をして、あとから統計処理をなんとかして」と持ってこられても、救いようが無い」と大学の講義で聞き、『何のことやら』と感じましたが、長年の経験で、今では理解できます。
 ただ、上の例では、はじめと終わりの人数が29と30人で異なっているので、それだけでも学術論文なら、まず落とされます。

 第二は、検定の計算。これは、t-、F、カイ-検定程度は、エクセルで簡単に計算できます。
 JMPが何かは知りませんが、もっと複雑な検定だと、高価なソフトが必要でしょう。

 はじめと終わり、と書かれていたので、『t-検定』と想ってしまったのですが、この類のアンケートは、無理です。
 
 最近、このような事例の処理法を目にして、『カイ2乗検定の拡張?』と感じた記憶があります。ですから、処理する方法は、あります。
 指導教官か、統計が専門の教員にお聞きになるのが一番です。その場合でも、t-、F、カイ-検定の相違くらいは、理解していないと、・・・。
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この回答へのお礼

早速,回答くださいましてありがとうございました。お礼申し上げます。

お礼日時:2006/11/02 19:41

>質問1 「差がないという仮説でいくのですか?」



いいえ。違います。基本的に実験者(あなた)は差があると思うからその研究をしていることだと思うので、「はじめと終わりで差がある」と考えます。これが仮説です。

この仮説を証明するには、逆の仮説を立ててそれを否定する形でいくのです。統計の検定はこのような考え方で計算され、結果が出ます。逆の仮説を帰無仮説(きむかせつ)といいます。帰無仮説「はじめと終わりに差がない」の確率です。これがとても低いなら、(有意確率とか、棄却閾といいます)帰無仮説を捨てて、反対の仮説「はじめと終わりに差がある」を正しいとみなします。(この反対の仮説を対立仮説といい、これこそホントのあたなの仮説なのです。)
面倒な考え方ですが、割り切ってください。

しかも、上記は計算の途中の式みたいなものなので、論文の中には帰無仮説とか言う必要ないです。普通に「はじめと終わりに差がある」という仮説を立てて、有意差があった。とか書けばいいです。

>質問2 0.05以下では、「差がない」と考えるのですか?
    0.05以上ならば、「差がある」と考えるのですか?

有意水準(棄却閾)をどう定めるか?の問題なので、実験者(あなた)が決めていいのですが、普通は0.05か、0.01以下を有意水準にします。

で、0.05とするなら、0.05以下では、答えは「差がある」です。
0.05以上なら、答えは「差があるとはいえない」です。

どうやら、あなたは逆に覚えているみたいです。【差がない確率】が0.05以下になると、つまり差がないことがめったに起らないと考えて、答えは「差がある」となるのです。そして、0.05以上の場合は、「差がない」とはいいません。「差があるとはいえない」という表現にします。これは重要です。
そういうもんだと割り切ってください。

>質問3 「データは、1項目4件法」で、「はじめと終わり」で、比べることはどのようにすればよいでしょうか?

【よく考えた】について、はじめの群と終わりの群を、対応のある2群のt検定を行います。

結果、t値というものが出て、そのときの有意確率が0.05より小だと、「差がある」(有意差あり)です。0.05より大だと「差があるとはいえない」です。

同様に、【考えた】についても、【まあまあ考えた】についても以上の要領でいいと私は思います。
【考えなかった】は0なら当然比較できません。
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この回答へのお礼

早速、回答してくださいまして、ありがとうございました。お礼申しあげます。


本当にわかりやすい説明でした。ありがとうございました。お礼申し上げます。

わたくしは、「本を何冊読んだことか、また、インターネットでどれだけ調べたことか」、しかし、これほど、わかりやすい説明はありません。ありがとうございました。お礼申し上げます。

わからないことにつまずいていると、ちっとも前に進みません。
ほんの少しのアドバイスで、進みます。

早速、今日と明日の休みで、t検定ができるようにしてみます。
統計処理JMPでできるでしょうか?

とにかく試してみます。

ありがとうございました。お礼申し上げます。

お礼日時:2006/10/08 23:35

>JMPのソフトならば、t検定ができるでしょうか


どのように行うのでしょうか?

私はJMPを使用していませんので具体的なやり方はわかりませんが、JMPでt検定(対応のあるt検定)を行うことは可能のようです。

「はじめる前の母集団」「終わりの母集団」が正規分布していると仮定すると、

実験?での標本集団から「はじめる前の母集団」と「終わりの母集団」の差が0である確率密度関数がt分布です。山みたいな形のグラフです。これは、標本の数によって形がやや違います。これは自由度つまり標本の数ー1によって形が変わります。

t分布の例えば有意水準0.05なら、t値という統計量を計算して、その値がでると思います。そしてそのときの有意確率も出ると思います。有意確率が0.05以下なら有意差ありです。

山型のt分布は、前後の差が0の確率。それがめったに起らないと考えてよい0.05(5%)で起ったとすると、これは偶然とは考えにくい意味のある差。つまり有意差として表現します。

実験者(あなた)は、差があるということをいいたいのです。
しかし、帰無仮説と呼ばれる差がない確率を考えます。
そして、統計量を計算して差がない確率がとても低い(棄却閾)に入っていることを示し、帰無仮説を棄却します。(否定することです。)
ゆえに、差があるというようにもっていきます。
※棄却できない場合は、差があるとはいえない。っていうふうにもっていきます。

カイ二乗検定にしろ、この考え方です。

参考URL:http://www.jmp.com/japan/support/abcguide/index. …

この回答への補足

早速、回答してくださいまして、ありがとうございました。お礼申しあげます。

教えてください。よろしくお願いいたします。

質問1 「差がないという仮説でいくのですか?」


質問2 0.05以下では、「差がない」と考えるのですか?
    0.05以上ならば、「差がある」と考えるのですか?


質問3 「データは、1項目4件法」で、「はじめと終わり」で、比べることはどのようにすればよいでしょうか?

<例です>

           はじめ   終わり
よく考えた      10     16
考えた        15     12
まあまあ考えた     4      2
考えなかった      0      0


どうすればよいでしょうか?

教えてください。よろしくお願いいたします。

補足日時:2006/10/08 11:01
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はじめる前と終わりでの変化ということは、その2群は同じ標本ですよね?



そうなら、独立ではない2群のt検定をやるのが一般的では?(これは、母平均の差をみることができるから)

カイ2乗検定だと、関係がある・なししか言えませんよね。

エクセルは計算の有効桁数が低いので、使わない方がいいかもしれませんが、遊びの検定とかなら。。。

「有意差」とは、意味のある差。偶然起る可能性(確率)を否定する結論のこと。

この回答への補足

早速、回答してくださいまして、ありがとうございました。お礼申しあげます。

>>独立ではない2群のt検定をやるのが一般的では

JMPのソフトならば、t検定ができるでしょうか

どのように行うのでしょうか?

教えてください。よろしくお願いいたします。

補足日時:2006/10/07 08:08
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エクセルで、検定するのは、


メニューバー>挿入>関数>CHIDIST で計算出来るハズ。

>カイ二乗検定で、「有意さがある」
 有意差は、検定法一般で使います。統計学では、これが出発点ですが、理解が一番難しい。
 習うより、慣れろ、です。

>はじめる前と、終わりでの変化です。
データが数値なら、t検定かF検定の方が良いと想います。カイ2乗は、比率の検定に使いますが。

 データの例を示した方が良いと思います。

この回答への補足

早速、回答してくださいまして、ありがとうございました。お礼申しあげます。

>>>習うより、慣れろ
>>データが数値なら、t検定かF検定の方が良いと


JMPならば、t検定ができると思います。

やり方を教えてください。よろしくお願い致します。

補足日時:2006/10/07 08:16
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Excelでカイ二乗検定はできないですよ。

もっとも,自分でマクロを書けば可能ですが。。。

見つければ
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/stats-by-e …
とか
http://homepage2.nifty.com/nandemoarchive/sas_r_ …
など見つかりますが?

この回答への補足

ありがとうございました。お礼申し上げます。


JMPのソフトでは、無理でしょうか


教えてください。よろしくお願いいたします。

補足日時:2006/10/07 08:08
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この回答へのお礼

早速、回答してくださいまして、ありがとうございました。お礼申しあげます。

無理だということです。

ありがとうございました。お礼申し上げます。

お礼日時:2006/10/07 08:07

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反映されずN/?のようなエラーになってしまいます。

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1、上記のように、シート2との関連付けの係数を、写真の場合の数字で教えてください。

2、合計と、合計から20%を引いた数値を割り出す関数も、写真の数字で御願いします。

宜しくご教授お願い致します。

Aベストアンサー

こんばんは!
前回投稿した者です。

当方もかなり古い(人間も古い!なぁ~んちゃって!)Excel2003を使用しています。
↓の画像のようにSheet2にデータを作成しておきます。

#N/A というエラーは、「検索値」がない!ということですので
お示しの画像のB列にSheet2のA列にないデータを入力するとそういったエラーが表示されます。

画像のセル配置ですと
C4セルに
=IF($B4="","",VLOOKUP($B4,Sheet2!$A:$C,COLUMN(B1),0))
(「$」マークの位置に気を付けてください)
という数式を入れD4セルまでオートフィルでコピー!
そのまま最後の24行目までコピーしておきます。

F4セルには
=IF(COUNTBLANK(B4:E4),"",D4*E4)
という数式を入れ、F24までオートフィルでコピー!

これでB列に商品番号を入力すればSheet2のデータが反映され、
E列に数量を入力でF列に金額が表示されると思います。

最後に合計金額のF26セルは
=IF(COUNT(F4:F24),SUM(F4:F24),"")
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Aベストアンサー

回答します。
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シート1に納品書、シート2に商品マスタ(一覧)を作っていて、シート2の一覧を反映させて
納品書に番号を打ち込むだけで、商品名・単価までが出るシステムを作りたいのですが、
昨日のご回答の中の「VLOOKUP」?を入れて、自分なりにマス目の数字を変えてやってみたのですが
反映されずN/?のようなエラーになってしまいます。

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1、上記のように、シート2との関連付けの係数を、写真の場合の数字で教えてください。

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宜しくご教授お願い致します。

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C1セルに=IF(ISBLANK(B2),"",VLOOKUP(B2,Sheet2!$A$2:$C$200,2,FALSE))
D1セルに=IF(ISBLANK(B2),"",VLOOKUP(B2,Sheet2!$A$2:$C$200,3,FALSE))
E1セルは空白で
F1セルに=IF(D2="","",D2*E2)
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このような理由から、ケースコントロール研究ではマッチングを行った場合は必ずマッチングを考慮した解析を行うべきとされます。一般的には層別解析のMantel-Haenszel法が応用され、1:1マッチングの場合は結果的にMcNemar検定と同一になりますので、できればMantel-Haenszel法を学習された方が応用が利くかと思います。

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基本的にはPearsonのχ2検定は行側と列側に対応のない場合、McNemar検定は対応のある場合に用いられる方法だからということですが、なぜ対応のない場合の方法を、形式的には適用できるのに、そのまま用いてはいけないかということについてお話します。

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Aベストアンサー

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(1)別シートに入力文字列と対応コード表を作成。(仮にSheet2のA:B列範囲で順不同)
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