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p値 1 どう? で検索した結果 1~10件目 / 約139,000,000件 - 0.36秒

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  1. p値と有意水準 | ブログ | 統計WEB
    エクセル統計を含めて多くの統計ソフトでは、検定結果に、検定統計量のtやFなどの値 と、統計量から導かれたp値を出力する。さらに、p値が0.05未満(p<0.05,5%未満)に なるとアスタリスクを1つ出力する。0.01未満になれば2つ出力する。
    bellcurve.jp > ホーム > ブログ > コラム「統計備忘録」
  2. 認知的断想/調整済みp値 - 井関龍太のページ
    出力結果には「有意確率」としてp値が表示されます。 しかし,この出力を見て不思議に 思っていることがありました。 まず,なぜp値になるのだろう,ということです。 SPSS のこのオプションでは,ときどき,「1.00」というp値が現れることがある ...
    riseki.php.xdomain.jp/index.php?認知的断想%2F調整済みp値
  3. P値論争の歴史 - 富山大学 医学部
    1)と. いう説. がある。Fisherは特定の仮定 (帰無仮説)のもとで. の生起確率を直接計算 し,それを P値 (P― valuc). と呼んだ。 ..... θJ. `r(薬. 理と治療)vol.46 no.8 2018. 表 6 P値に関する総括. 1.カット点 (P<0.05)は とくに意味はないので, 目安として利用する ...
    www.med.u-toyama.ac.jp/.../P-value%20argue%20(JPT,2018S...
  4. p値(有意確率)と有意水準を具体例から解説!有意水準を設定する ...
    統計学の中でも特に頭を悩ませることの多い「p値(有意確率)」と「有意水準」。 有意 水準は「ある仮説を否定した判断が誤りである確率 P(H0|reject) 」と誤解されがちです が、実際には両者は大きく異なる値です。 有意水準は第種の過誤 ...
    atarimae.biz > HOME > 数に関する記事 > 統計学
  5. 正確にp値を報告していますか?:P値, 有意水準, 有意性 - Editage
    さらに、有意水準(有意か否かを決定する際のp値)は.05、.001 、あるいは.01でもあり うるため、自分の論文のメソッドの ... 1. “p = .00” or “p < .00”. 厳密に言って、p値が0と 等しくなることはない。統計プログラムの中には、.000のp値を出す ...
    www.editage.jp/.../the-correct-way-to-report-p-values
  6. 研究の有意性とは?p値に頼るべきでない理由 | エディテージ・インサイト
    1. p値は、特定の統計モデルに対してデータがどれぐらい整合しないかを示すことが できるものである。 ... そうではなく、この値は、もし帰無仮説が真であり、その他の前提 もすべて有効であるならば、現在得られている結果と程度の結果が得 ...
    www.editage.jp/.../is-my-research-significant-why-you-...
  7. 統計的有意性と P 値に関する ASA 声明 - 日本計量生物学会
    統計的有意性と P 値に関する ASA 声明. 1. はじめに. 近年の定量的な科学研究の 増加と膨大で複. 雑なデータセットの激増は、統計的方法の応用. 範囲を拡張しつつある 。このことは科学の進歩. に新たなを開いたが、一方でデータから導か. れる結論 ...
    www.biometrics.gr.jp/news/all/ASA.pdf
  8. p 値と仮説検定:どう教えればよいか
    p 値と仮説検定:どう教えればよいか. 岡山大学 環境生命科学研究科(環) 坂本 亘. . はじめに. R などの統計ソフトウェアで検定のプログラムを実行すると p 値が出力され, 利用者は p 値. を有意水準と比較して仮説を棄却するか否かの判断を下す.一方,多く  ...
    www.jfssa.jp/taikai/2017/table/program_detail/.../10213.pdf
  9. 統計で転ばぬ先の杖|第2回 有意差の意味を理解して、正しい記述を ...
    表中に*が付されているものは「p値(有意確率)が0.05(5%)以下である」ということ、 ** は「有意確率が0.01(1%)以下で ... どう思いますか。5%を超えていますから検定仮説 を採用し「両者の平均値の間には差がない」という結果になります。
    www.hituzi.co.jp > ホーム > 島田めぐみ
  10. 私のための統計処理ー基本解説
    1)データの代表値の推定, 平均値 中央値 最頻値. 2)データの分布の推定, データの ばらつき---分散 標準偏差 標準誤差. 3)データの検定 得られたデータは偶然か、必然か ? 確率 Probability p値:帰無仮説が成立する確率. 4)帰無仮説が正しいかを検定する  ...
    www.shiga-med.ac.jp/~koyama////stat/comment.html
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