概要
統計学の基本となる検定と推定を例題をあげて解説!
本書は、近代統計学に関する研究の中心課題である「仮説検定」と「区間推定」の理論と解法を集中して解説するもの。各解法には、例題と解答をわかりやすく説明する。検定・推定の統計的方法には、数多くの解法が存在していて、データの取り方や諸条件によって解法がまったく違ってくるため、本書で使い方をていねいに解説する。
目次
はじめに
本書の使い方
第1部 検定と推定を学ぶための予備知識1
第1章 基本統計学
1.1 統計学とは
1.2 平均・分散・標準偏差
1.3 確率変数・確率分布・確率密度関数
1.4 母集団・標本・期待値
1.5 z 分布(標準正規分布)
1.6 t 分布
1.7 χ2 分布
1.8 F 分布
第2部 仮説検定の考え方27
第2章 仮説検定の基本
2.1 仮説検定の考え方
2.2 仮説検定の計算手順
2.3 帰無仮説H0 と対立仮説H1
2.4 検定統計量T
2.5 棄却域と採択域
2.6 有意水準
2.7 両側検定と片側検定
2.8 仮説の真偽と採否の関係
第3 章 仮説検定法の分類
3.1 分類の基準
3.2 仮説検定法の分類一覧
第3部 区間推定の考え方
第4章 区間推定の基本
4.1 区間推定の考え方
4.2 信頼区間と信頼度
4.3 精度とサンプルサイズ
4.4 信頼区間の表示方法
4.5 信頼区間の計算手順
第5章 区間推定法の分類
5.1 分類の基準
5.2 区間推定法の分類一覧
第4部 仮説検定と区間推定の解き方と例題
第6章 仮説検定の解き方と例題
<パラメトリック検定:6.1 - 6.14 >
6.1 母平均の比較値との差のz検定
例題1 の学習目標 「軽乗用車の購入者250人の平均購入価格1000 円(標準偏差101000 円)は、1150000 円より高いといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.2 母平均の比較値との差のt検定
例題2 の学習目標 「レストランで食事した30人の平均支払額3280円(標準偏差950円)は、3000 円より高いといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.3 2 つの母平均の差のz検定<対応のないデータ>
例題3の学習目標 「携帯電話の購入金額について、18~34歳の240人の平均購入額16720円(標準偏差5210円)と、35~49歳の230人の平均購入額12830 円(標準偏差4170 円)とは違いがあるといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.4 2つの母平均の差のt検定<対応のないデータ>:「等分散」(σ12=σ22)の場合
例題4の学習目標 「風邪薬の購入金額について、A都市の41人の平均購入額1 240円(標準偏差80円)と、B都市の35人の平均購入額1060 円(標準偏差70 円)とは違いがあるといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.5 2つの母平均の差のウェルチのt検定<対応のないデータ>:「非等分散」(σ12 ≠ σ22)の場合
例題5 の学習目標 「電気カミソリの購入金額について、20 ~ 39 歳の25 人の平均15400 円(標準偏差2810 円)と、40 ~ 59歳の45人の平均18600円(標準偏差4 720 円)とは違いがあるといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.6 2 つの母平均の差のz 検定<対応のあるデータ>
例題6 の学習目標 「220 人に、2種類のラーメンx, y の味を10 点満点で回答してもらった評価差についてのデータ表から、x, y の評価に差があるといえるか<有意水準1%>」を解く。
6.7 2 つの母平均の差のt 検定<対応のあるデータ>
例題7の学習目標 「30人に、2時点での文具の購入金額を比較してもらったデータ表から、両時点での平均購入額に差があるといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.8 母分散の比較値との差のχ2検定
例題8の学習目標 「新しい製造法で生産した30個の製品の重量の分散0.17は、従来の製造法での分散0.39より小さくなったと判断してよいか<有意水準5%>」を解く。
6.9 母分散の比のF検定
例題9の学習目標 「機械Aが生産した50個の製品の重量の分散2.344と、機械Bが生産した50個の製品の重量の分散1.068とは違いがあるといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.10 分散分析表の分散比のF検定
例題10の学習目標 「要因配置法により、3種類のパッケージと、3水準の価格で構成される9通りの配置で、4回反復したときの売上高データ表についての要因の分散分析は<有意水準1%>」を解く。
6.11 ピアソンの積率相関係数の無相関のt検定
例題11の学習目標 「37人に2つの質問をしたときの回答の相関係数r = 0.622 は有意かどうか<有意水準5%>」を解く。
6.12 母相関係数の比較値との差のz検定
例題12の学習目標 「32人に対する、ある商品の2時点でのブランドイメージの相関係数r = 0.743 は、相関係数0.7 と異なるといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.13 偏相関係数の無相関のt検定
例題13の学習目標 「データの組数が28、固定する変数が3のときのx, yの偏相関係数r(xy) = 0.318は有意といえるか<有意水準5%>」を解く。
6.14 直線回帰の回帰係数のt 検定
例題14の学習目標 「ある情報家電の広告費と売上高についての年度別データ表から、広告費が売上高に実際に寄与しているかどうか<有意水準5%>」を解く。
<ノンパラメトリック検定:6.15 - 6.32 >
6.15 母比率の比較値との差のz検定
例題15の学習目標 「350世帯のうち12世帯が電動アシスト自転車を保有していた。この保有率は3 %より高いといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.16 母比率の比較値との差のF検定
例題16 の学習目標 「21人中12人が、ある化粧品ブランドを知っていた。この知名率は65%より低いといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.17 2 つの母比率の差のz 検定<対応のないデータ>
例題17 の学習目標 「A 都市の180 人中50 人と、B 都市の130 人中29人がコンパクト・デジタルカメラを購入した。両都市での購入率に違いがあるといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.18 2つの母比率の差のz 検定<対応のある排反データ>
例題18の学習目標 「同一時間帯についての視聴率調査で、600 人中131 人がA 番組を、117 人がB 番組を見た。両番組の視聴率に差があるといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.19 2 つの母比率の差のz 検定<対応のある重複データ>
例題19の学習目標 「メジャーリーグのチームの好みで、500人中315人がレッドソックスを、265人がヤンキースを、135人が両方とも、好きと答えた。両チームへの好みの割合は異なるといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.20 比率の差の「マクネマー検定」(McNemar's test)
例題20の学習目標 「150 人に、あるブランドに対する好意度を2回測定したときのデータ表から、両時点で好意度に違いがあるといえるか<有意水準1%>」を解く。
6.21 比率の差の「コクランのQ検定」(Cochran's Q test)
例題21の学習目標 「8人に3店舗のスーパーマーケットに対して、満足か不満かを調べたときのデータ表から、店舗によって満足度に違いがあるといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.22 適合度のχ2 検定
例題22の学習目標 「3 種類のオモチャA, B, Cについて、30 人の幼稚園児のうち、8 人がA を、17 人がB を、5 人がCを一番好きと答えた。園児は特定のオモチャを好む傾向があるといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.23「1 標本のコルモゴロフ・スミルノフ検定」
(one-sample Kolmogorov-Smirnov (K-S) test)
例題23の学習目標 「56人の回答の得点分布のデータ表から、各得点の確率は等しいといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.24 独立性のχ2 検定<m× n 表>
例題24の学習目標 「20~ 39歳の60人と40~59歳の50人に対して、4 種類の医療保険への加入関心度を調査したときのデータ表から、医療保険への加入関心度は年代と関係があるといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.25 独立性のχ2 検定< 2 × 2 分割表>
例題25の学習目標 「血圧降下薬の新薬の効果を80人にテストしたときのデータ表から、新薬の効果があったといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.26 代表値の差の「マン・ホイットニーのU検定」(Mann-Whitney's U test)
例題26の学習目標 「ある消費者心理実験での男女別得点のデータ表から、男女間に差があるといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.27 代表値の差の「2 標本のコルモゴロフ・スミルノフ検定」(two-sample Kolmogorov-Smirnov(K-S) test)
例題27 の学習目標 「ある食品の小売価格について、65 人がA 店を、55 人がB店を調査したときのデータ表から、両店の価格に差があるといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.28 代表値の差の「ウィルコクソンの符号付順位和検定」(Signed Wilcoxon's rank sum test)
例題28の学習目標 「8人に、ある購買心理実験を2回繰り返して得たデータ表から、両時点での得点に差があるといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.29 代表値の差の「クラスカル・ウォリス検定」(Kruskal-Wallis test)
例題29の学習目標 「9人に対する、ある商品の3種類のチラシへの購入関心度のデータ表から、チラシ間で購入関心度に差があるといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.30 代表値の差の「フリードマン検定」(Friedman test)
例題30の学習目標 「3人に対する、4種類の広告への興味度のデータ表から、広告間で興味度に違いがあるといえるか<有意水準5%>」を解く。
6.31 スピアマンの順位相関係数の検定(Spearman's rank correlation coefficient test)
例題31の学習目標 「8組のデータについてのスピアマンの順位相関係数rs の有意性は<有意水準5%>」を解く。
6.32 ケンドールの順位相関係数の検定(Kendall’s rank correlation coefficient test)
例題32の学習目標 「8組のデータについてのケンドールの順位相関係数rk の有意性は<有意水準5%>」を解く。
第7章 区間推定の解き方と例題
<区間推定法:7.1 - 7.12 >
7.1 母平均のz 推定
例題33の学習目標 「300 人についての1週間のビールの平均飲用回数は2.4 回(標準偏差1.1回)であった。母集団での平均飲用回数は<信頼度95%>」を解く。
7.2 母平均のt推定
例題34の学習目標 「25人についての文庫本の平均購入冊数は2.8 冊(標準偏差0.91 冊)であった。母集団での平均購入冊数は<信頼度99%>」を解く。
7.3 2 つの母平均の差のz 推定<対応のないデータ>
例題35の学習目標 「携帯電話の購入金額について、18~34歳の240人の平均購入額16 720円(標準偏差5 210円)と、35~49歳の230人の平均購入額12830 円(標準偏差4 170 円)との母集団での差は<信頼度95%>」を解く。
7.4 2 つの母平均の差のt 推定<対応のないデータ>:「等分散」(σ12=σ22)の場合
例題36の学習目標 「風邪薬の購入金額について、A都市の41人の平均額811 円(標準偏差61 円)と、B 都市の38 人の平均額785 円(標準偏差59 円)との母集団での差は<信頼度95%>」を解く。
7.5 2 つの母平均の差のウェルチのt 推定<対応のないデータ>:「非等分散」(σ12 ≠ σ22)の場合
例題37の学習目標 「電気カミソリの購入予定額について、20 ~ 39歳の25人の平均15 400円(標準偏差2810円)と、40~59歳の45人の平均18600円(標準偏差4 720 円)との母集団での差は<信頼度95%>」を解く。
7.6 2 つの母平均の差のz 推定<対応のあるデータ>
例題38の学習目標 「150 人に2 種類のラーメンx, yの味を10 点満点で回答してもらった評価差についてのデータ表から、母集団でのx, yの評価の差は<信頼度95%>」を解く。
7.7 2 つの母平均の差のt 推定<対応のあるデータ>
例題39の学習目標 「45人に2時点での文具の購入金額を比較してもらったデータ表から、母集団での両時点の平均購入額の差は<信頼度99%>」を解く。
7.8 母分散のχ2推定
例題40の学習目標 「ある食料品の重量を40回測定したときのデータ表から、母集団での重量の分散は<信頼度95%>」を解く。
7.9 母分散の比のF推定
例題41の学習目標 「機械Aで生産した41個の試作品の重量の分散1.78 と、機械B で生産した41 個の分散4.91 との母集団での違いは<信頼度95%>」を解く。
7.10 母比率のz推定
例題42の学習目標 「250人中86人が、あるサッカー選手の名前を知っていた。母集団での知名度は<信頼度95%>」を解く。
7.11 母比率のF 推定
例題43 の学習目標 「16人中12人が、あるゴルフボールのブランド名を知っていた。母集団での知名度は<信頼度95%>」を解く。
7.12 2 つの母比率の差のz推定
例題44の学習目標 「薄型テレビの購入予定率について、A地域の450人中163人、B地域の270人中88人が購入すると答えた。母集団での両地域の購入予定率の差は<信頼度95%>」を解く。
付録数表
A.1 z分布(標準正規分布)表(上側確率)
A.2 t分布表(パーセント点)
A.3 χ2分布表(パーセント点)
A.4 F分布表(パーセント点)
A.5 1標本のコルモゴロフ・スミルノフ検定
A.6 マン・ホイットニーのU検定
A.7 クラスカル・ウォリス検定
A.8 ウィルコクソンの符号付順位和検定
A.9 フリードマン検定
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