前回のベイジアン t 検定はいかがでしたか。
母集団仮説検定との違いに戸惑いがあるなら、ベイズ統計について学習してみて下さい。
ここでは、
統計学的な手法のご紹介を通じ、必要に応じ統計学をひもどく事を期待しています。
さて、
今回は、「T-Test」アイコンから、「対応のあるt検定」の方法をご紹介します。
母集団仮説検定との違いに戸惑いがあるなら、ベイズ統計について学習してみて下さい。
ここでは、
統計学的な手法のご紹介を通じ、必要に応じ統計学をひもどく事を期待しています。
さて、
今回は、「T-Test」アイコンから、「対応のあるt検定」の方法をご紹介します。
基本的に前回と変わりませんので、その手順のみをご紹介します。
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ファイル:「ChemicalData_group.jasp」のデータ(BP、BMI)を使いますが、このファイルのままではJASPで使用出来ませんので、Excelで編集することになります。
ファイル:「ChemicalData_group.jasp」のデータ(BP、BMI)を使いますが、このファイルのままではJASPで使用出来ませんので、Excelで編集することになります。
図1のように「BP.Pre:BP.Pos」(前後の血圧)、「BMI.Pre:BMI.Pos」(前後のBMI)としてデータを配置して下さい。
Excel の元データからコピー&ペーストしてし、Excel に「.CSV」形式で保存すれば良いかと思います。
図1 「対応のある検定」のデータ形式
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/3c/ea/e5f97bc77b25930173d244d096c37f87.jpg)
例えば、
ファイル名を「Paired Sample Data.csv」として保存したなら、
ファイル名を「Paired Sample Data.csv」として保存したなら、
File→Computer→保存したホルダー→「Paired Sample Data.csv」を選択→開く
そして、データを確認し、
「T-Tests」→「Paired Samples T-Test」→図2
図2 変数の選択(BMIの場合)
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/19/95/ad6f48ef5afa405715167980bdc60118.jpg)
「Paired Samples T-Test」の検定結果(BMI)は図3のように、p値から「有意差なし」と判断されます。
図3 「Paired Samples T-Test」の検定結果
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/23/49/1f89822d2f081f83573ce0cc5bea602a.jpg)
次に、
ベイズ推定の「対応のあるT検定」は次のようになりました。
ベイズ推定の「対応のあるT検定」は次のようになりました。
「T-Tests」→「Bayesiann Paired Samples T-Test」→図4
図4BMIの検定結果
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/2b/62/1e5e6e7f83f15a8ff85dc906edd683c5.jpg)
では、
BP(血圧)の場合はどうでしょうか・・、同様の方法でやってみて下さい。
BP(血圧)の場合はどうでしょうか・・、同様の方法でやってみて下さい。
ここで、
JASPをご紹介するのは、
・高価な商用ソフトでなく無料で使用できること。
・「R」より操作が簡単であること。
・統計手法としてベイズ的な分析が可能であること。
JASPをご紹介するのは、
・高価な商用ソフトでなく無料で使用できること。
・「R」より操作が簡単であること。
・統計手法としてベイズ的な分析が可能であること。
・・・などが挙げられます。ご自身でお確かめ頂ければと思いますが、
統計学的な手法については、
統計学的な手法については、
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「すぐに役立つ統計のコツ」(オーム社刊)をご参考にして頂けると幸いです。
「すぐに役立つ統計のコツ」(オーム社刊)をご参考にして頂けると幸いです。
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次回に続く!
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