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健康統計の基礎・健康統計学 - 2010/14th/Paired_tTest のバックアップ(No.2)

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  • 2010/14th/Paired_tTest へ行く。
    • 1 (2010-07-20 (火) 06:10:06)
    • 2 (2010-07-27 (火) 11:25:48)

対応のある2組の平均値の差の検定

▲ ▼

検定の対象

対応のある(同じ母集団の)2組の標本について考える。それぞれの統計量は次のとおり。

  • 例えば、ある教育の前と後の効果、実験の前と後の結果の違いなどを調べる
 標本1(前)標本2(後)
標本数\normalsize n
標本平均\normalsize \bar{x}_1\normalsize \bar{x}_2
▲ ▼

対応のあるt検定

  • 母集団が正規分布にしたがっていることを、一応前提とする
▲ ▼

帰無仮説と対立仮説

対応のある2組の標本の平均に差があるかどうかを調べる。

  • 帰無仮説 \normalsize H_{0} は「2組の標本の平均に差はない」 : \normalsize \bar{x_1} = \bar{x_2}
  • 対立仮説 \normalsize H_{1} は「2組の標本の平均に差がある」 : \normalsize \bar{x_1} \neq \bar{x_2
▲ ▼

検定統計量の算出

  • 2組の標本のデータの差 \normalsize d を計算し、その差の標準偏差を算出する
    s_d = \sqrt{ \frac{ \sum_{i=1}^n (d_i - \bar{d} )^2}{ n - 1 } }
  • t分布にしたがう、検定統計量 \normalsize t_0 を次の式から算出する
    t_0 = \frac{ \bar{d} }{ \frac{s_d}{ \sqrt{n} } }
▲ ▼

仮説の判定(両側検定)

  • 検定統計量 \normalsize t_0 と、自由度 \normalsize df = n - 1 、有意水準 \normalsize \alpha の有意点の値(t分布表などから求める)を使って、判定をする
    • 帰無仮説 \normalsize H_{0} を棄却 : \normalsize |t_0| > t_{(\alpha/2)}(n - 1)
      • 「有意に差がある」「検定の結果、有意である」「平均に差がある」
    • 帰無仮説 \normalsize H_{0} を採択 : \normalsize |t_0| < t_{(\alpha/2)}(n - 1)
      • 「有意に差はない」「検定の結果、有意でない」「平均に差があるとはいえない」
▲ ▼

例題

  • 街頭で180人の人に「体重を教えてください」と声をかけたときに、答えた体重と本当の体重の差にについて、その差の平均は1.676kg、差の標準偏差は2.218kgであった。このとき、街頭で声をかけられて答えた体重と本当の体重に差はあるか?

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