「夫を成功」へ導く妻の秘訣 座談会

meansは平均, SDは標準偏差だったと思います.
means±SDを文章になおすとどんな感じになるのでしょうか.
平均と標準偏差でいいのですか?

どなたか回答よろしくお願いします.

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A 回答 (3件)

 理系,特に生物系の実験では、個体差、というバラツキがあるので、この表示は必要不可欠です。


 直訳なら、「平均プラスマイナス標準偏差」。意訳なら、「平均と標準偏差」です。固体のバラツキを表します。
 外国の論文は、SDよりSEの方をよく見かけます。SEは「標準誤差」で、平均値のバラツキを意味します。
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この回答へのお礼

ありがとうございました。

お礼日時:2012/10/12 09:53

平均値と標準偏差で良いと思います。



あまり使われない表記ですので分野違いかもしれませんが、
「平均値」の意味では、meanは通例単数形で使います。「Average」も使います。
Standard Deviationは、「SD」という短縮表記より「σ」を使います。

σは1σなのか、2σなのか、3σなのか、それ以上なのかでで変わります。英語版のWikiのグラフのイメージ伝わりますか?

http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A8%99%E6%BA%96% …
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この回答へのお礼

ありがとうございます。

お礼日時:2012/10/12 09:54

統計では、1σ区間(いちしぐまくかん)のことです。

正規分布ではデータの68.26%がここに入ります。
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この回答へのお礼

ありがとうございます。

お礼日時:2012/10/12 09:54

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Qエクセル STDEVとSTDEVPの違い

エクセルの統計関数で標準偏差を求める時、STDEVとSTDEVPがあります。両者の違いが良くわかりません。
宜しかったら、恐縮ですが、以下の具体例で、『噛み砕いて』教えて下さい。
(例)
セルA1~A13に1~13の数字を入力、平均値=7、STDEVでは3.89444、STDEVPでは3.741657となります。
また、平均値7と各数字の差を取り、それを2乗し、総和を取る(182)、これをデータの個数13で割る(14)、この平方根を取ると3.741657となります。
では、STDEVとSTDEVPの違いは何なのでしょうか?統計のことは疎く、お手数ですが、サルにもわかるようご教授頂きたく、お願い致します。

Aベストアンサー

データが母集団そのものからとったか、標本データかで違います。また母集団そのものだったとしても(例えばクラス全員というような)、その背景にさらならる母集団(例えば学年全体)を想定して比較するような時もありますので、その場合は標本となります。
で標本データの時はSTDEVを使って、母集団の時はSTDEVPをつかうことになります。
公式の違いは分母がn-1(STDEV)かn(STDEVP)かの違いしかありません。まぁ感覚的に理解するなら、分母がn-1になるということはそれだけ結果が大きくなるわけで、つまりそれだけのりしろを多くもって推測に当たるというようなことになります。
AとBの違いがあるかないかという推測をする時、通常は標本同士の検証になるわけですので、偏差を余裕をもってわざとちょっと大きめに見るということで、それだけ確証の度合いを上げるというわけです。

Q相関係数についてくるP値とは何ですか?

相関係数についてくるP値の意味がわかりません。

r=0.90 (P<0.001)

P=0.05で相関がない

という表現は何を意味しているのでしょうか?
またMS Excelを使ってのP値の計算方法を教えてください。

よろしくお願い致します。

Aベストアンサー

pは確率(probability)のpです。全く相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。

統計・確率には100%言い切れることはまずありません。というか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。
例えばサイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。ただ、それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。
それが危険率です。(この場合はp=0.1%でもいいと思いますが)
相関係数においても相関の有無を結論つけるにはそのrが偶然出る確率を出すか、5%の確率ならrがどれぐらいの値が出るかを知っておく必要が有ります。

>r=0.90 (P<0.001)

相関係数は0.90と計算された。相関がないのに偶然r=0.90 となる確率は0.001以下だと言ってます。

>P=0.05で相関がない

相関がないと結論。(間違っている確率は5%以下)だと言ってます。

エクセルでの計算ですが、まず関数CORRELを使ってr値を出します。xデータがA1からA10に、yデータがB1からB10に入っているとして

r=CORREL(A1:A10,B1:B10)

次にそのr値をt値に変換します。

t=r*(n-2)^0.5/(1-r^2)^0.5

ここでnは組みデータの数です。((x1,y1),(x2,y2),・・・(xn,yn))
最後に関数TDISTで確率に変換します。両側です。

p=TDIST(t値,n-2,2)

もっと簡単な方法があるかも知れませんが、私ならこう計算します。(アドインの分析ツールを使う以外は)

pは確率(probability)のpです。全く相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。

統計・確率には100%言い切れることはまずありません。というか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。
例えばサイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。ただ、それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。
それが危険率です。(この場...続きを読む

Q平均年齢の表記方法(統計学的に)

ある母集団の平均年齢を表すときに
たとえば 69±XXX歳 と表記されていることがあります。
この「XXX」の計算方法を教えていただきたいのですが。
統計学的には基礎の基礎で馬鹿な質問と思いますがお願いします。

例えば次の10人の平均年齢±XXX(それぞれ5,13,60,46,35,30,40,10,70,65歳)の求め方を具体的な数式で教えてください。
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Aベストアンサー

>1)標準偏差と標準誤差のどちらを使うのでしょうか?
どちらを使うのかは、趣味のレベルです。標準偏差は、データのバラツキを、標準誤差は平均値のバラツキを表しています。外国の論文では、表塾誤差を良く見かけますが、バラツキを少なく見せ掛けているような印象を受けます。個人的な偏見かもしれませんが。

>2)NO.2の方の回答では「xxx」=(最大値または最小値)-平均値を使う場合があるとなっておりますが、学会やプレゼンで使う場合どちらが一般的なのでしょうか。
 学会や論文では、標準偏差または標準誤差が一般的ではないでしょうか。最大値や最小値は、母集団から懸け離れた数値の可能性があるからでしょう。例えば、10、15、20、1000のような場合、1000は、偶然の可能性が否定できません。

Qカイ2乗検定って何??;;

タイトルのとおりですが…大学で統計の基礎な授業を一般教養で受けています。だけど知らない&説明のない言葉がいっぱぃで、全くついていけません(>_<))
「人が一番選ばなさそうな数字」を何度か投票した結果があって、その数字は無作為に選ばれてるかどうか、有意水準1%としてカイ2乗検定をして判断する、という問題があるのですが、カイ2乗検定自体、授業でちらっと言葉は使ったものの、計算の仕方、使い方の説明等はなく、まったく手がつかずにいます;;ネットでも調べてみましたが、どう使っていいのかまでは分かりませんでした。
知識の無い私でもわかるようなものがあれば教えて下さいっっ!お願いします。

Aベストアンサー

こんにちは.χ2(カイ二乗)検定を厳密に理解するには,数学的素養を持っている状態できっちりと統計学を学習する必要があるのですが,統計データを解析するための手段として統計学を「使う」のであれば,多少の原理を知っておけばよいでしょう.
以下初学者向けにかなり乱暴な説明をしています.正確な理解をしたければ,後で統計学の教科書などで独学して下さい.

χ2検定とは,χ2分布という確率分布を使ったデータ解析法と考えてもらう……のが一番なのですが,多分χ2分布って何? と思われるでしょう.χ2分布とは,二乗値に関する確率分布と考えることができるのですが,この辺もさらりと流して下さい.

例を使って説明します.今,道行く人にA,B,C,Dの四枚のカードの中から好きなもの一枚を選んでもらうとしましょう(ただし,選んでもらうだけで,あげるわけではありません.単にどのカードを選択仕方の情報を得るだけです).一人一枚だけの条件で,160人にカードを選んでもらいました.
さて,ここで考えてみて下さい.4枚のカードには大きな違いはなく,どれを選んでもかまわない.でたらめに選ぶとなれば,どのカードも1/4で,同じ確率で,選ばれるはずですよね? ならば,160人データならば,Aは何枚ほど選ばれる「はず」でしょうか? 同様に,B,C,Dは何枚選ばれる「はず」でしょうか?
……当然,A=B=C=D=40枚の「はず」ですよね? この40枚という数値はでたらめに(無作為に)選ばれたとしたらどんな数値になるかの【理論値】を意味します.

さて,上記はあくまでも理論値であり,実際のデータは異なる可能性があります.というよりはむしろ違っているのがふつうでしょう.そのような実際に観測された数値を【観測値】と呼びます.
仮に理論値と観測値が以下のようになったとします.

        A    B    C    D
(1)観測値   72   23   16   49
(2)理論値   40   40   40   40

当然のように観測値と理論値にズレが生じています.しかし現実と理論が異なるのはある意味当然なのですからぴったり一致することなどありえません.そこで,「ある程度一致しているか(ズレは許容範囲か)」を問題にすることになります.しかし,「ある程度」といわれても一体どのぐらいであれば「ある程度」と言えるのでしょうか? なかなか判断が難しいではないですか?
確かに判断が難しいです.そこで,この判断のために統計学の力を借りて判断するわけで,更に言えばこのような目的(理論値と観測値のズレが許容範囲かどうか)を検討するときに使われるデータ解析法がχ2検定なのです.

        A    B    C    D
(1)観測値   72   23   16   49
(2)理論値   40   40   40   40
(3)ズレ    +32   -17   -14   + 9
(4)ズレ二乗 1024   289   196   81
(5)(4)÷(2) 25.6  7.225  4.9  2.025

 χ2=25.6+7.225+4.9+2.025=49.25

計算過程をさらりと書いていますが,早い話が観測値と理論値のズレの大きさはいくらになるのか,を求めることになります.最終的には「49.25」というズレ値が算出されました.

さて,この「49.25」というズレ値が許容範囲かどうかの判定をするのですが,ここで,χ2分布という確率分布を使うことになります.詳細は統計学教科書を参考してもらうとして,χ2分布を使うと,○○というズレ値が(ある条件では)どのぐらい珍しいことなのか,という「珍しさの確率」を教えてくれます.
かりに「有意水準1%=1%よりも小さい確率で発生することはすごく珍しいと考える(許容範囲と考えられない)」とすれば,「珍しさ確率」が1%以内であれば「許容範囲ではない」と判断します.

以上,長々と書きました.今までの説明を読めばわかるように,χ2検定とはある理論値を想定した時,実際の観測値がその理論値とほぼ一致しているかどうかを調べるための統計解析法のことです.

χ2検定では,理論値をどのように設定するかは分析者の自由です.その設定の仕方で,χ2検定は「適合度の検定」や「独立性の検定」など異なる名称が付与されますが,本質は同じなのです.

質問者さんの場合は

> 「人が一番選ばなさそうな数字」を何度か投票した結果があって、その数字は無作為に選ばれてるかどうか、

これを理論値としてうまく設定することが鍵となるでしょう.

こんにちは.χ2(カイ二乗)検定を厳密に理解するには,数学的素養を持っている状態できっちりと統計学を学習する必要があるのですが,統計データを解析するための手段として統計学を「使う」のであれば,多少の原理を知っておけばよいでしょう.
以下初学者向けにかなり乱暴な説明をしています.正確な理解をしたければ,後で統計学の教科書などで独学して下さい.

χ2検定とは,χ2分布という確率分布を使ったデータ解析法と考えてもらう……のが一番なのですが,多分χ2分布って何? と思われるでしょう.χ2分布...続きを読む

Q統計で、有意水準を、0.01あるいは、0.05に決める意味は?

統計で、有意水準を、0.01あるいは、0.05に決める意味が
わかりません。分析する人によって決められると思うのですが、何を基準に
きめればよいのでしょうか?

あと、t検定とは、どんな検定の仕方なのでしょうか?よろしくお願いします。

Aベストアンサー

◇0.05と0.01の使い分けについて

 一般的には 0.05 (危険率5%)を使います。

 理由は、工業製品の場合、多数の集合体から少数をサンプリングして
 カタマリが合格するか?または違いがあるか短時間に判断を
 下す(スクリーニングする)ことが要求されます。 
  また、正確な結果を求めるには、それ相応のデータ数を採る必要
 ありますが、それには時間と労力が掛かります。
 従いまして、費用対効果を念頭におき、危険率を決めます。
 
 大抵の場合、危険率5%の有意差検定にて済みます。
 但し、要求が厳しい場合とか、測定結果の差が大きい場合には
 1%でも検定して結果を記載します。

◇t分布表にて判断する適用範囲;下記条件の場合 t分布を使います。

<< 適用条件 >>
 ロットが異なる2つのサンプル群の標準偏差が未知な場合。
<< 適用範囲 >> 
 1.サンプリングして得られた平均値の差に違いがあるか?判断する場合。
 2.平均値の範囲を推定する(区間推定)場合。

例)ある製品を条件を変えて製造した場合、2つの集合体(カタマリ)
   ができる。そこから各30ケづつサンプリングして平均値を求める。
   この平均値に違いがあるか判断する場合に t分布を使います。

 一般的な工業製品は、全数検査しないうえ、これから作るモノの品質を
 予測しながら保証しければなりません。この場合にはt分布を使うわけです。
 
 一方、サンプル全数を測定して標準偏差が分かっている場合は、
 正規分布表にて有意差検定します。
 つまり、母集団の標準偏差が既知(キチ)の場合、正規分布表を使います。

◇その他
 ご参考まで、既にご存知であろうと思いますが・・・
・0.05 とは危険率 5%という意味で, 確率 5%の割合で間違った
 判断を下す事があるという事です。 
・検定結”判果にて ”有意差が無い”ということは ”同じである"という事
 ではありません。 このデータだけからでは断が下せない”と
 いうだけです。
                       以 上
                  

◇0.05と0.01の使い分けについて

 一般的には 0.05 (危険率5%)を使います。

 理由は、工業製品の場合、多数の集合体から少数をサンプリングして
 カタマリが合格するか?または違いがあるか短時間に判断を
 下す(スクリーニングする)ことが要求されます。 
  また、正確な結果を求めるには、それ相応のデータ数を採る必要
 ありますが、それには時間と労力が掛かります。
 従いまして、費用対効果を念頭におき、危険率を決めます。
 
 大抵の場合、危険率5%の有意差検定にて済みま...続きを読む

Qアンプルとバイアルの違い

お医者さんの使う薬はアンプルとかバイアルという容器に入っていますが、これらの違いはどこにあるのでしょうか?
容量でしょうか、それとも形が異なるのですか?
それと元々何語由来かも教えていただけたら幸いです。
また他の名称の容器についても教えてください。

Aベストアンサー

注射剤を入れる容器の話と言うことで、これまでの回答と重複する部分もありますが、まとめさせていただきます。
ちなみに注射剤の容器は、医薬品の公定書(日本薬局方やアメリカのUSPなど)では、アンプル、バイアル、その他を問わず、全て密封容器とされています。

アンプルは、薄手のガラス管(ホウ珪酸-硬質ガラス)を成型したもので、薬液を充填した後、末端を熱(通常はガスバーナー)で溶融して閉じてあります。

特徴ですが、硬質ガラスは医薬品成分が吸着したり、逆にガラスの成分が溶出したりすることがほとんど無く(わずかにアルカリ分が溶出しますが)、内容液との反応性がとても低いと言えますし、もちろん酸素などのガス透過性もありません。
また、バイアルに比べると低コストで作れます(バイアルに必須なゴム栓や、これを止めるアルミキャップも不要です。)ので、単価の安い医薬品にも使いやすいと言えます。
欠点としては、薄手のガラスを使っているため比較的壊れやすく、大容量にするには適さない(ふつうは20ml程度まで)点と、以下厳密な話になりますが(実用上はほとんど問題ありませんが)使用時に首の部分を折る時に、微量のガラス片が内容物に混入する可能性がある(加熱して溶閉しますので、内部が陰圧になっており、破片を吸い込んでしまいます。)ことがあげられます。

語源はフランス語で(歴史的に始めに使われたのはフランスです。)、ampouleというのは、ふくらんだといった意味で、ガラス管をふくらませた物(当初は管状ではなく、丸っこいものでした。)に薬液を入れて封入したので、このような名前になったのだろうと思います。

バイアルは、ガラス瓶(最近では、プラスチック製のものもあります。)にゴムでできた栓をするものです。
製法から大別すると2種類あり、一つは管瓶といわれるもので、これは硬質ガラスの管をガスバーナーで成型して作られたもので、アンプルに比べると厚手のガラス管を使うことから、加工温度を高くしなければならず、このためアルカリ溶出が多少多くなる傾向があります。また、この製法ではあまり大容量のものはつくれません。(200ml程度まで。)

もう一つの製法は、溶融したガラスを型に入れ、内部に空気を吹き込んで成型する方法で、大量生産の場合かなり低コストですし、大容量のものも作れますが、こちらは軟質(ソーダライム)ガラスを用いますので、管瓶に比べアルカリ分が多めになり、内部の薬液がアルカリ性の場合、長期間の保存では、ガラス内壁の腐食も配慮する必要があります。それから、管瓶に比べて、どうしてもガラス厚が大きくなりますので、その分重くなります。(たいした問題ではありませんが、流通性では、多少の欠点といえます。)

また、バイアルはゴム栓を用いますので、内容物によってはゴム栓への吸着による力価の低下(代表的なものとして、インシュリンやニトログリセリンなどがあります。)の恐れがあり、このような場合には、表面をテフロンでコートしたゴム栓が用いられたりします。
アンプルが一度開けたらその場で使い切らなければならないのに対し、バイアルは注射器でゴム栓のところから薬液を取れますので(ふたを開けなくてもよい)、残りを保存して繰り返し使用ができます。(ただし、無菌性の面から、一度使ったものはあまり長く保存すべきではありません。)
細かい話になりますが、ゴム栓に繰り返し注射針を刺すと、ゴムの一部が剥離して(コアリングと言います)、薬液に混入する危険性もあります。

なお、凍結乾燥製剤の場合、使用性だけでなく製造工程の面からも、(全てではありませんが)アンプルよりもバイアルが好んで使われる傾向があります。

大容量のバイアルをボトルと呼ぶことがありますが、これは慣用的な呼び名で、厳密にどの大きさからと決まっているわけではありません。
どちらも名前の由来は、多分英語だと思います。

ガラス以外では、プラスチック(ビニール)製の容器もあり、これらのほとんどは、点滴用の輸液などに用いる、大容量の物です。(ポリエチ製の小容量アンプルもありますが。)

こちらは、ポリエチレンなどの比較的硬質な材料でできたボトルと、厚手のビニール袋のようなバッグに大別されます。
これらは、ガラスボトルに比べ軽くて壊れにくい点と、使用後の廃棄が楽な点で優れています(流通や使用時の利点と言えます。)が、材質によっては、内容物の吸着や酸素などのガス透過性を配慮する必要があります。(内容物に合わせて、適した材質が使われますので、実用上は問題ありませんが。)

余談ですが、点滴をしている際、ボトルでは薬液が減った分の空気を入れるために、通気針と呼ばれる注射針を刺しておかなければなりません。(空気が入らないと、内部がだんだん陰圧になって、薬液が出てこなくなります。)
一方、バッグでは薬液が減るとペシャンコにつぶれてきますので、通気針が不要で、その分使いやすいといえます。(外気が内部に入りませんので、無菌性の面でも有利です。)

その他の注射剤容器として、ガラスやプラスチックの注射筒にはじめから医薬品が封入してあり、注射針をつけてそのまま使用できる、プレフィルドシリンジといったものもあります。

注射剤を入れる容器の話と言うことで、これまでの回答と重複する部分もありますが、まとめさせていただきます。
ちなみに注射剤の容器は、医薬品の公定書(日本薬局方やアメリカのUSPなど)では、アンプル、バイアル、その他を問わず、全て密封容器とされています。

アンプルは、薄手のガラス管(ホウ珪酸-硬質ガラス)を成型したもので、薬液を充填した後、末端を熱(通常はガスバーナー)で溶融して閉じてあります。

特徴ですが、硬質ガラスは医薬品成分が吸着したり、逆にガラスの成分が溶出したりす...続きを読む

Q標準偏差の計算方法:「n」と「n-1」(n:データの総数)

標準偏差を求めるとき、データの総数「n」で割る場合と、「n-1」で割る場合があるそうですが、この違いは何でしょうか?
あまり難しいことは分からないので分かりやすいように解説していただけるとうれしいです。
補足を載せることになるかもしれないのでそれもよろしくお願いします。
回答よろしくお願いします。

Aベストアンサー

http://oshiete1.goo.ne.jp/qa3484149.html
http://oshiete1.goo.ne.jp/qa2928895.html
http://oshiete1.goo.ne.jp/qa3488249.html

Q有無、要否、賛否、是非、可否、当否…これらの言葉について

<A>
有無=あるかないか
要否=必要か否か
賛否=賛成と反対
是非=よいことと悪いこと
可否=よいことと悪いこと
当否=正しいか正しくないか。適切かどうか。


1.上記Aのような種類の言葉について、もっと知りたいので
他に何かあれば教えて下さい。

2.Aのような種類の言葉の事を何と呼ぶんでしょうか??

3.Aのような言葉を、どういう風に使えばいいのですか?
例文を示して頂けないでしょうか。

4.「是非」「可否」「当否」の意味は、全部同じですか?
違うとすれば、どのように違うのでしょうか?

Aベストアンサー

使用例

要否=要否を問う

賛否=賛否両論、賛否を問う
是非=是非(良し悪し)を論ずる。 副詞としての用法、是非参加ください。
可否= 可否(良し悪し)を論ずる。可否(賛否)を問う。
当否=ことの当否(よしあし、あたりはずれ)は別として、

是非と可否は同じ意味です。
当否も上の二つと同じ意味があるものの、それが当てはまっているかどうかという意味もあるので全く同じようには使えないでしょう。
二文字で相反する意味を表す漢語独特の表現法ですが、特に名前があるかどうかわかりません。類語として、否応(いやおう)があります。意味は断ることと承知すること。使用例、否応なしに買わされた(無理やりに買わされた)

Q標準偏差と標準誤差

標準偏差と標準誤差のちがいってなんですか?
両方とも正規分布(N、σ2/n)のσ2/nの正の平方根をとったものではないのですか?

Aベストアンサー

ある実験(実験1 とします)でn 個のデータ x1, x2, …, xn を集めたとします。
するとその n 個のデータから平均値 m1 と標準偏差 sd1 が得られます(実験1 のデータから計算したという意味で添字 1 を付けます)。

さて、通常は n 個のデータを集めて実験は終了し、データの分析となるわけですが、仮に同じ実験をもっと繰り返したと“想像”してみましょう。それらを実験2、実験3、…とします。そうすると通常は実験で得られる測定値というのは様々な誤差を伴いますので、条件を同じにしたとしてもそれぞれの実験で得られる n 個のデータは毎回同じ組み合わせにはならず、従ってそれぞれの実験データから得られる平均値と標準偏差も異なったものになります(これが X が確率変数と呼ばれる所以です)。

実験を z 回繰り返したとすれば、対応して z 個の平均値 m1, m2, …, mz と z 個の標準偏差 sd1, sd2, …, sdz が得られる事になります。とりあえずこの z 個の平均値について考えると、これらをデータとして「平均値の平均値」と「平均値の標準偏差」を求めることができます。“想像”でのことですから、実験は∞回繰り返してみることができて、そのときの「平均値の標準偏差」を統計学では「平均値の標準誤差」と言います。

このときもしも、元のデータ x1, x2, …, xn がそれぞれ独立に平均μ、標準偏差σの分布(必ずしも正規分布でなくてもよい)に従っているとすると、「平均値の平均値」はμ、「平均値の標準偏差」即ち「平均値の標準誤差」は σ/ √n になることが分かっています。

同様に「標準偏差の標準偏差」も考えらますし、一般的には平均値や標準偏差を含む、いわゆる統計量というものには全て上記のような考え方で「○○という統計量の標準偏差」があります。こうしたものを通常の意味でのデータの標準偏差と区別して「○○の標準誤差」と呼びます。標準偏差というのがデータのばらつきの大きさを示す指標であるのに対し、○○という統計量についての標準誤差が小さければ、その統計量は何度実験をしてもある特定の値に近い値をとりやすいということですから、標準誤差は推定精度を測る目安になります。この意味上の違いを区別するためにも呼び方を変えているのだと思います。

ある実験(実験1 とします)でn 個のデータ x1, x2, …, xn を集めたとします。
するとその n 個のデータから平均値 m1 と標準偏差 sd1 が得られます(実験1 のデータから計算したという意味で添字 1 を付けます)。

さて、通常は n 個のデータを集めて実験は終了し、データの分析となるわけですが、仮に同じ実験をもっと繰り返したと“想像”してみましょう。それらを実験2、実験3、…とします。そうすると通常は実験で得られる測定値というのは様々な誤差を伴いますので、条件を同じにしたとしてもそれぞれの実...続きを読む

Q標準偏差の省略記号

心理学論文に書く、正式な標準偏差の記号を教えてください。省略記号もあればお願いします。

Aベストアンサー

APA(アメリカ心理学会)の投稿マニュアル(参考URL)ですと、

M = 3.00, SD = 7.00

というように書きます。M、SDは大文字の斜体です。複数まとめて書く場合は、たとえば、

〔セッション1から4までの平均は〕2.00, 2.01, 3.00, and 4.00 (SDs = 3.11, 3.22, 3.33, and 3.44, respectively)

です。SDは大文字の斜体、sは小文字の立体(斜体ではないふつうのもの)です。ただ、投稿先の雑誌によって斜体だったりそうでなかったりするので、この書き方が「正式」かどうかは投稿雑誌によって異なります。

参考URL:http://www.amazon.co.jp/gp/product/1557987904/


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