Welcome to my blog :)

相関とは、複数の変数間の相互関係のことである。実験研究が、独立変数を操作することにより従属変数に対する因果関係を見るものであるのに対し、調査研究は、変数間の相関関係を見るものである。

代表値とは、測定値の分布の中心的傾向を示す要約統計量であり、分布全体をひとつの数値で代表させるものである。算術平均は、分布が左右対称ですべての測定値を考慮するときに用いられ、幾何平均は、測定値が比で表されているときに用いられ、調和平均は、極端に大きな値の影響を減らすときに用いられている。中央値は、順序尺度・間隔尺度・比率尺度で極端な値があったり、分布が左右非対称であったりするときに用いられ、モードは、階級の大きさや階級の数によって影響を受け易い為、名義尺度で用いられている。

t検定とは、統計的仮説検定の手続きのひとつで、ティ分布を用いる検定法の総称である。ティ統計量は、自由度ｎ-1のティ分布に従い、母集団の平均に関する推論等に用いられている。その分布形は、自由度が大きいときは標準正規分布によく近似するが、自由度が小さいときは、正規分布より裾が重たい形を示す。t検定を使う為には、二組の標本が相互に独立であり、それぞれの標本の属する母集団の確立分布が等しい分散値を持つ正規分布であることが必要とされる。

統計的有意差とは、統計的仮説検定によって、比較する群間において測定された数値の差が、母集団における本質的な差であると認められることである。統計的仮説検定の手続きにおいては、検定仮説H0(帰無仮説となることが多い)が正しいときに棄却してしまう第1種の誤りを避けるため、この誤りの生じる確率の上限を0.05あるいは0.01といった有意水準(危険率)と定め、例えば群間の平均値の差がこの水準内であれば、母平均の差と考えられることになるのである。

二項分布とは、確率ｐで起こる事象を独立にｎ回観測したとき、そのうちｒ回その事象の起こる確立ｐ(ｒ ；ｎ）の分布のことである。Ｎの値が大きくなるにつれて正規分布に近づく、最頻地は、平均値又はその近傍に見出される。確率実験で最も簡素なものは、コインの裏と表のように結果が2通りしかないベルヌイ試行であり、社会統計の標本調査・工場の品質管理・各種心理実験結果の解析などに広く用いられる。

パス解析とは、生物学者ライトによって考案されたもので、同一個体から得られた複数の変数間に何らかの因果モデルが仮定される場合に、各変数をつなぐ道であるパスの効果を量的に表す統計的分析法である。具体的には、重回帰分析をいくつか組み合わせたもので、パス係数は、説明変数を標準化した場合の重回帰分析の偏回帰係数となる。形式的には、どのようなデータにも適用できるが、変数間の因果関係については、モデルがなければ実質的な規定力は持たない。

パラメトリック検定とは、2群のデータの平均値に関するｔ検定の場合のように、両群のデータが正規分布する母集団を持ち、その分散が等しいという母集団の分布およびその母数に関する仮定を含む検定のことである。

ノンパラメトリック検定とは、観測値の母集団分布に関する仮定を必要とせずに、順序尺度・名義尺度によって得られたデータに対して適用できるものである。少量のデータに適し、計算も簡単で、心理学の研究に適している。

比率尺度とは、心理学的測定に用いられている尺度のひとつである。重さや長さのように、同一性・順序性・差の等価性の上に絶対的零点を持つ、比の可能性を有する尺度。主に物理的尺度であって心理学的測定ではあまり適用されていない。比率尺度により得られたデータからは、平均値・標準偏差・相関係数・幾何平均・調和平均を得ることができるのである。

分散分析とは、フィッシャーが農場実験の分野で実験計画法による実験結果の分析の方法として確立したもので、ＡＮＯＶＡと略される。現在は、自然科学・行動科学の諸分野に普及。具体的には、ある集団について量的変数Ｘの観測が行われたとき、別の変数Ｙによってその集団をいくつかの群に分けることができれば、集団全体について変動―群間のＸの変動＋群内のＸの変動が成立し、前者はＹによる効果で、後者は誤差と考えられるというもの。