No.2ベストアンサー
- 回答日時:
企業で統計を指導する立場の者です。
グループ間比較を繰り返すと「多重比較」になるので、
全体と比較してみて下さい。
このとき、全体の平均や標準偏差は、
重み付き平均や合併分散を使わないといけませんね。
以上の手法を使うという前提で、サンプル数が異なっていても、
解析は可能です。重み付き平均、合併分散を使って下さい。
ところで、有意水準5%とします。
すると、帰無仮説が棄却されないデータでも、同じ検定を繰り返すと
20回に1回は棄却されるということになります。
同じデータで何度も似たような検定を繰り返していると、
どんどん誤った結論を導く可能性が高くなります。
多重比較とは、検定の有意水準を変更しながら、
このような誤りを防ぐ方法です。
ところで、#1さんは、サンプル数が少ないと標準偏差が大きくなると
書いてみえますが、それは逆で、
サンプル数が少ないと標準偏差は小さく見積もられます。
n≦10では顕著です。
そのために、管理図では、R/d2 という式を使います。
QC検定や、学校の試験問題で、n=10程度の問題を
分散の公式で解かせることが、企業側からみると厄介なんです。
ご質問者のように、100以上のサンプルを取ってほしいです。
これだけあれば十分です。
ご回答、どうもありがとうございました。
平均や標準偏差に「重み付き平均」「合併分散」を使えばこのデータを生かせるのですね!
たいへん心強いご指導をいただき、重ねて感謝申しあげます。
後二者に関しては授業でも耳にしたことがありませんが、調べて何とか使用してみます。
また、仰ること、たいへん納得いたしました。
やはり多重比較が必要だということも、またあらためて認識いたしました。
本当にどうもありがとうございました!
No.1
- 回答日時:
何であっても比較はできるでしょう。
サンプル数が少ないと、統計誤差(ばらつき)、統計的には「標準偏差」が大きいというだけです。どのような比較をするのか、ということにもよります。
生徒数が「110人、120人、300人」の3つの学校の「統一試験」の成績比較のようなことなら、十分できると思います。
「平均値」と「標準偏差」をとってみれば、目的とする比較ができそうか、グループ間で対等な比較ができるか、判断できると思います。
ご回答、どうもありがとうございます。
データ数がかなり違うので、信頼性が異なり、比較対象にはなりにくいのでは?と
友人が心配してくれていました。
わたしも判断がつきませんでした。
ご助言ありがとうございました。
これで先に進めます!
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