問題一覧
1
あ
負の相関
2
あ
相関なし
3
あ
積率相関係数, 順位相関係数
4
相関係数に影響を与えるもの
外れ値
5
（①）の設定 ↓ 検定統計量をえらぶ ↓ （②）を定める ↓ 標本から検定統計量の実現値計算 ↓ 帰無仮説を棄却するかどうか判断する
帰無仮説と対立仮説, 有意水準
6
あ
帰無仮説, 対立仮説
7
あ
差がない, 差がある
8
あ
第1種の過誤, 第2種の過誤
9
あ
正しい, 正しくない
10
あ
正しくない, 正しい
11
あ
有意確率, p値, 有意水準, α水準
12
あ
有意差, 5%以上, 5%未満
13
·検定による有意確率pが5%未満となっ たときに、帰無仮説は成立（ ） ·検定によって得られた確率=（ ） .「5%未満となったときに帰無仮説は成立 しない」という5%の基準=（ ）
しない, 有意確率, 有意水準
14
あ
臨界値, 棄却域, ∞, 帰無仮説
15
あ
×
16
あ
×
17
あ
パラメトリック, 平均値差, 間隔・比率尺度
18
あ
ノンパラメトリック, 中央値, 順序, 名義
19
あ
なし, あり
20
あ
独立のt検定, ウェルチ検定
21
あ
対応のあるt検定
22
あ
対応のあるt検定, 独立のt検定, ウェルチ検定
23
あ
平均
24
あ
F検定
25
この場合 帰無仮説 →男女の平均身長には差が（） 対立仮説 →男女の平均身長には差が（）
ない, ある
26
あ
実戦モデル
27
あ
言葉
28
あ
質, 量
29
あ
特殊事情
30
あ
人, 文化, コミュニティ
31
あ
KJ法
32
あ
中核にあるもの, 普遍化, 特殊化
33
また、（ ）や（ ）がないのも特徴である
理論, 継続比較, 類似, 関係性, コード化, ストーリーライン, 計画, 仮説
34
あ
仮説, 切片, 図解
35
切片化 …言語データを（ ）単位に分割すること
分析
36
KJ法では行わない、GTA特有のもの
メンバー・チェックとピア・チェック
37
あ
うんざり, 変化を望む, 規則正しさを望む, 成長不足
38
あ
事例, 個性記述
39
あ
特殊, 客観, 再現
40
あ
エスノグラフィー, 参与観察
41
また、（ ）があるのも特徴
アクションリサーチ, フィールド, アクション, 改善策, 仮説
42
あ
仮説