度数分布表において、データの区切りのことをなんと言う？

帰無仮説は、”ある仮説”が正しいかどうかの判断のために立てられる仮説であるが、この時の”ある仮説”は、〜仮説という。〜に当てはまる言葉は？

量的に変化するなんらかの特性上で、各対象が位置を問題にしている量的特性を、どの程度有しているかが測定されるもの。

実験者と実験参加者がどの群(水準)か知り得ない状況で実施

研究の問いを設定し、その結論を予想すること。

度数が分布の中心に集中していて、分布の形がどの程度尖っているかを表す値。

「データの中で最も一般的・典型的な値はいくつか」といった意味でのデータの特徴を端的に表す数値。

偏差の二乗の平均(総和をNで割ったもの)。(N=標本のデータの数、100人に質問紙調査を行った場合、N=100と表せる。)

データを図表にまとめたり、数値に要約する方法の名前は？

測定の手続きないし、道具の各対象に割り当てる測定値を決定する際の規則。

2種類の項目を縦軸と横軸に設定し、数値を持つ複数のデータの位置を打点(プロット)したグラフ。

度数分布表において、総度数に対する各度数の比率をなんと言う？

測定した結果のあつまり

度数分布表において、各階級に入る数をなんと言う？

「散らばり(ばらつき)」の程度といった面でのデータの特徴を表す値。

母集団から抽出された一部の対象。

以下のような特徴があるグラフを答えよ。平均値と中央値と最頻値が一致する。

実験者の無意図的(無意識的)な振る舞い(言動)によるバイアス

ピアソンの相関係数において、「r=プラス」は何を表す？

歪度=0は何を表す？

クロス表を作成すること。

ある研究で対象(ex.人間)としている対象全体。

最も度数の多いデータの値。

度数分布表において、総度数に対する各累積度数の比率をなんと言う？

範囲をアルファベットで表すと？

ある命題を証明するのに、導かれる結論を否定すると矛盾が生じることを示して、その命題が正しいことを証明する方法。

検討したい変数についてのデータを収集して分析し、その変数の特徴についてまとめること。

撹乱要因となる変数であり、実験者が統制する変数。陽の光、実験室外からの音、温度、湿度といったものも該当する。

ピアソンの相関係数において、「r=0」が表すことは？

中央値をアルファベットで表すと？

データの総和をデータ数で割った値。

平均値はアルファベットでどう表わす？

データの中の最大値から最小値を引いた値。

分散にルート(√)をかけたもの。

標本の値から、母集団における問題の変数の条件間の差や、因果の有無などについて確率論的に判断するための分析。

散布図のうち、2変数の相関を確かめるためのもの。

有意水準に対応した検定統計量の値、めずらしいかどうか判断するぎりぎりの値。

尖度=3は何を表す？

偶然ではない、なんらかの要因によって母集団から偏った対象が選ばれることがないようになされる標本の抽出法。

個々の値と平均値との差(個々の値と平均値からの差)。

分布の形の左右対称形からの偏りの方向と程度を表す値。

標本から確率論的に母集団の特性について推測するための方法。

質的変数どうしの関係の強さを数値要約するための指標。

2つの変数(x,y)の間に、一方が変化すれば、他方も変化するような関係があること。

-1≦r≦+1という性質がある相関係数は？

一方の変数をX、他方の変数をYとして、X軸とY軸を垂直に交わらせた平面上に各対象をプロットしたもの。

第3の変数(z)が、xとyの両方に特定の影響を及ぼしているために、見かけ上、xとyの間になんらかの相関関係が示されること。

以下の特徴があるグラフの名前を答えよ。左右対象である。両裾がなだらかに広がっている。中央に山が一つある。

ピアソンの相関係数において、絶対値1に近づくほどどうなる？

度数分布表において、最も小さい階級からその階級までの度数の合計をなんと言う？

最頻値をアルファベットで表すと？

標本の値から、それに対応する母数(母集団の値)について確率論的に推定すること。

帰無仮説が正しいと仮定したときに、観測した事象よりも稀なことが起こる確率を計算するための値。

標準偏差をアルファベットでなんと表す？

k×1のクロス表での連関係数。

クロス集計表における行要素と列要素の関連の強さを示す指標。 1と0の2つの値からなる変数に対して計算される相関係数。

ピアソンの相関係数において、r=マイナスは何を表す？

実験状況の手がかりや刺激、その他の情報によって実験参加者の行動が実験者の期待する方向へ誘導されること。

どの程度低い確率の結果(データ)が示されたら帰無仮説を棄却するかに関する基準となる確率。

得られたデータの特徴を客観的・効率的に記述するための方法。

データの大きさの順に並べた時にちょうど真ん中に位置する値。

理論的に考え出された度数分布。

対象によって値が変化するもの

2つの変数(x,y)の間に、原因と因果の関係があること。

“ある仮説”が正しいかどうかの判断のために立てられる仮説。たいていは否定されることを期待して立てられる。例えば、「コインを２０回投げたとき１４回表が出た としたらコインに歪みがないといえるか」という問題を考えた場合に、 「コインに歪みがない」という仮説にあたる。

無作為抽出によって得られた標本。

2つ(以上)の質的変数の各カテゴリーを組み合わせ、それぞれの組み合わせに該当する度数を集計すること。

ある仮説を棄却するかしないかを決める基準の確率。よくαで 表される。このα以下の確率を持つことは、”稀に起こること” と判断される。その結果、その仮説は棄却されることになる。

対象間の量の違いではなく、質的な差異のみを問題にする場合で、各対象の配列順序が一義的には決められない複数のカテゴリーの中の何処に該当するかが測定(分類)されるもの。