情報統計学５・６・７回目

33問 • 2年前

問題一覧

エクセルの使い方入力：数字の入力は(全角or半角) 四則計算：足し算( )、引き算( )、掛け算( )、割り算( ) 四則計算のところは当てはまる記号をキーボードから探し出してね

半角, +, −, *, /

( )データ：性別「男・女」、血液型「A 型・B 型・O 型・AB 型」、職業「医師・看護師・教師」などのように、数値以外の文字を使ってあらわされるデータ。カテゴリー(項目)ごとに個数(度数)を示す度数分布表を作成して単純集計を行うのが普通である。 ( )データ：身長「158.3 cm」、体重「48.3 kg」、血圧「112 mmHg」などのように数値を使ってあらわされるデータ。度数を数えずに、要約統計量とよばれる値を使って単純集計を行う。

質的, 量的

質的データを選んで

性別「男・女」, 血液型「A型・B型・O型・AB型」, 職業「医師・看護師・教師」, 数値以外の文字を使う, 郵便番号, 電話番号

量的データを選んで

身長「167.4cm」, 体重「72.5kg」, 血圧「120mmHg」, 数値を使っている

数字であっても計算できないデータはどっち

質的データ

合計値を求める関数式はどれ

SUM

標本数を求める関数式はどれ

COUNT

平均値を求める関数式はどれ

AVERAGE

「観測値の合計÷標本数」で何の値を求められるでしょう

平均値

平均値を求める式です。①と②に入る言葉は

観測値の合計, 標本数

中央値を認める関数式はどれ

MEDIAN

分散を求める関数式はどれ

VARPA

標準偏差を求める関数式はどれ

STDEV

最大値を求める関数式はどれ

MAX

最小値を求める関数式はどれ

MIN

中央値を求める式です。この式は標本数が奇数の場合と偶数の場合、どっちの時に使う式でしょう

奇数

中央値を求める式です。この式は標本数が奇数の場合と偶数の場合、どっちの時に使う式でしょう

偶数

①＝標本平均±1.96×標準偏差

95%信頼区間

95%データ範囲　= (平均値)±2×(標準偏差) この値の中に 95%のデータが入っている→範囲(内/外)と判断できる(＝差がある/ない) 残りの 5%にデータが入っている→範囲(内/外)と判断できる(＝差が(ある/ない)

内, ない, 外, ある

2種類の計算方法分散に差がない(等分散)の場合 → (①)の(②t or F)検定分散に差がある(不等分散)の場合 → (③)の(④t or F)検定どちらの t 検定も有意水準5%で「2群の間に有意な差がある」と判断する。

スチューデント, t, ウェルチ, t

F検定で等分散であった場合、どっちのt検定をする？

スチューデントのt検定

スチューデントのt検定を使うのはどんな時？

分散に差がない, 等分散

ウェルチのt検定を使うのはどんな時？正しいの全部選んで

分散に差がある, 不等分散

●質的データの内容による検定方法の変化教科書280頁・カテゴリー数【281頁、表12-6】カテゴリー数が2(対応がない場合)→通常の2群比較(F 検定、t検定など) カテゴリー数が2(対応のある場合)→対応のあるt検定カテゴリー数が3以上、一元配置分散分析(ANOVA)など→( )を使用

PC統計パッケージ

○正規分布の利用 (①)とは、実際の平均値と標準偏差(SD)をもとに、平均値が50点、標準偏差が10点になるように変換したもの。　　　　　(②) 偏差値＝ーーーー×10+50 　　　　　(③) 偏差値が有効に利用可能な条件とは、・(④)をしている集団である・データに(⑤)がないこと

偏差値, 実際の点数−平均, 標準偏差, 正規分布, 偏り

平均値が信用できない例(平均値と中央値:270頁) データが正規分布せずに飛び離れた外れ値がある場合には、その単純集計として( )を使うのは、あまり適していない。その場合は、( )を使用する。

平均値, 中央値

統計推定量と 95%信頼区間(271頁) (①)=標本平均±1.96×標準誤差標準誤差=(②/③)

95%信頼区間, 標準偏差, データ

標準偏差と標準誤差の違い・標準偏差( ):個々のデータのバラツキ(測定精度) ・標準誤差( ):母平均値のバラツキをあらわす(推定精度)【複数の平均値の比較】括弧にアルファベット入れてね

SD, SE

『AとBの数値の間に差がある』と断言できるのはどれでしょう？

科学的に裏付けのある方法を使って差があると言う

『AとBの数値の間に差がある』と断言できないものはどれでしょう？

雰囲気で差があるという, 数字を見比べると差が大きいと思うので、差があるという

科学的な裏付け：統計法による検定『①』を利用:「95%信頼区間」を利用する。 95%信頼区間に知りたい平均値が入っていれば、母集団と平均値は、差『②ありor無し』 95%信頼区間と知りたい平均値が外れていれば、母集団と平均値は、差『③ありor無し』 ※「95%信頼区間」を利用すると(④)%の確率で「差が(⑤あるorない)」といえる。統計的に有意な差と表現する。これを【⑥】という。

検定, 無し, あり, 5, ある, 有意水準5%

一般的な検定の流れ「AとBの数値に有意な差がある」ことを証明する場合 ①( )：AとBには違い(関係)はない ②有意確率：標本から得られた「実際の差」が誤差として生じる( )。 ③計算した有意確率が( )%より大きいか、小さいか。 5%(以上or以下)なら「差がある」とは言わない。「差は無し」差の無い場合は、これでおわり。 5%(以上or以下)なら、「差がある」ことを示している。 ④「差がある」となった場合、帰無仮説を棄却する。 →( )：AとBに優位な差(関係)がある(p< )

帰無仮説, 確率, 5, 以上, 以下, 対立仮説, 0.05

一般的な検定の流れ「AとBの数値に有意な差がある」ことを証明する場合 ①帰無仮説：( ) ②有意確率：( )。 ③計算した有意確率が5%より大きいか、小さいか。 5%以上なら「差が(あるorない)」とは言わない。「差は(有りor無し)」差の(有るor無い)場合は、これでおわり。 5%以下なら「差が(あるorない)」ことを示している。 ④「差が(あるorない)」となった場合、帰無仮説を棄却する。 →対立仮説：( )

AとBには違い(関係)はない, 標本から得られた「実際の差」が誤差として生じる確率, ある, 無し, 無い, ある, ある, AとBに優位な差(関係)がある(p<0.05)

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