Copilot(AI)で統計データ作(1)
Copilotに、
自分→
「異なる母集団から正規分布の２つの標本を50個作って下さい」・・とすると、
回答→
次の様な２つのファイルが作成されました。
・data1.csv、・data2.csv
***
「data1.csv」
-1.01E+00
-2.71E+00
-3.90E+00
-2.65E+00
-1.88E+00
：
：
「data2.csv」
9.05E-01
9.15E-01
1.93E+00
5.69E+00
-1.35E+00
：
：
***
さらに、「ヒストグラムを作成して下さい」・・とすると、図１と図２の様なヒストグラムが作成されました。
図１：「data1.csv」のヒストグラム
（赤色縦線＝平均値(Mean)、緑色縦線＝中央値(Median)がほぼ同じの分布）
図２：「data2.csv」のヒストグラム
（赤色縦線＝平均値(Mean)、緑色縦線＝中央値(Median)が異なる分布）
ここでは、
上記のデータをExcelで図３の様なデータに編集して見ました。
図３ Excel で編集したデータ
[AI_dat-A]
mean(平均値)＝2.075, sd(母集団標準偏差)＝0.949
[AI_dat-B]
mean(平均値)＝2.065, sd(母集団標準偏差)＝2.508
以上から、分散の√である標準偏差が大きく異なっていることが分かります。
このExcel編集データを用いて「独立２群の平均値の差の検定」を行って見ましょう。
検定の方法は、情報統計研究所（閲覧のみ）の下記URLからアクセスして下さい。
https://kstat.sakura.ne.jp/
↓
[医学統計手法の開設]→[やさしい医学統計手法]→最下段の[10. 統計技術(ここをクリック)]
↓
[統計技術(目次) 第Ⅰ部 パラメトリック法の技術]
↓
[第7章-2]の[link]をクリック
http://toukei.sblo.jp/article/187281663.html
ここでは、
検定対象である２つの標本の分散が等しいとみなされるか(等分散)か、等しくないとみなされるか(非等分散)で検定の方法が異なることについて述べています。
２標本の等分散性については「第7章-1」(http://toukei.sblo.jp/article/187266646.html)を参考にして下さい。
それでは、
２標本([AI_dat-A]と[AI_dat-B])について、「独立２群の平均値の差の検定」をやって見ましょう。
まずは、
「Excel」で等分散性の検定方法を「=F.TEST」でやって見よう。
「=F.TEST」は p<0.0001（両側確率）であり”等分散とは言えない”、すなわち、２つの標本の分散は異なると判断される。
したがって、
[Excel]→[データ]→[データの分析]→[t検定：分散が等しくないと仮定した２標本による検定] を選択し実行。実行(検定)結果は図４の通りです。
図4 Excel の結果
「独立２群の平均値の差の検定」(不等分散)の結果は、「P(T<=t)両側 0.978009066」であり、
２つの標本の平均値に差はないと判断され、「Welch's t-test」と同じである。
また、
下記URLのFree online soft を使用方法に従い実行すれば、より多くの統計量を得ることが出来るので試して見て下さい。
アクセス先（URL)：
https://www.wessa.net/rwasp_twosampletests_mean.wasp
図５ ノッチ付き箱ひげ図(BoxPlot)
次回に続く！