機械の中の学習日誌

社畜によるIT技術メモです。今日も元気です。

心理統計 まとめ -1-

統計って苦手だなって思ってて、どうしたもんかなーと思ってたわけです。

で、どういった経緯で購入したのか忘れたのですが、多分、この本は分かりやすいってどっかで聞いたので購入したんだと思います。

著者が本書の位置付けを、「『とにかくポップな入門書』と、『非専門家の視点から書かれた入門書』の間のポジション」と書いているだけあって、読んでみると確かに読みやすくて分かりやすかったです。

ひと通り読んでみたので、まとめてみました。

1章まとめ

記述統計と推測統計

  • 記述統計

データの持つ情報を分かりやすくするために、得られたデータをまとめて「このデータの特徴は○○ですよ」と記述する統計。
※得られたデータ:標本

  • 推測統計

手元のデータから背後の世界の在り方について推測すること。
※背後に広がる一般の世界:母集団

心理統計のパターン

以下のパターンの細かい内容は後の章で出てくる。

(パターン1) 1つの量的変数についてまとめたいとき

量的変数についてその値をまとめる(数値要約)。

※利用される数値要約例

代表値、散布度、標準偏差、分散

(パターン2) 同じ人たちに対して測定された2つの得点を比較したいとき

得点を標準化し、お互い比較できるようにする。

(パターン3) 2つの量的変数の間の関係を調べたいとき

共分散、相関係数といった指標を利用する。

(パターン4) 2つの質的変数の間の連関を調べたいとき

連関:質的変数同士の関係のこと

クロス集計表を作成し、周辺度数、総度数などから連関を考察する。

質的変数間の連関の強さを表す指標:クラメールの連関係数、ファイ係数

(パターン5) より大きな集団へ一般化したいとき。特に2つのグループの平均を比較したいとき

統計的仮設検定を利用する。2群の平均値について検討を行うときは、t検定を用いる。

検定の手順

  1. 帰無仮説と対立仮設を設定する
  2. 検定統計量を選択する
  3. 有意水準α の値を決める。
  4. データより検定統計量の実現値を求める。
  5. 棄却域を求め、帰無仮説を棄却するかどうか判断する。

(パターン6) より大きな集団へ一般化したとき。とくに3つ以上のグループの平均を比較したいとき

分散分析を利用する。