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統計学における中心傾向の測度の使い方【統計解析講義基礎】 | 統計解析 - Python・R・エクセルを使った講義で最速マスター

統計学における中心傾向の測度の使い方【統計解析講義基礎】

統計学における中心傾向の測度の使い方【統計解析講義基礎】


統計学における中心傾向の測度の使い方【統計解析講義基礎】

 

代表値はしばしば、男性、女性の平均身長のような、得点に含まれるある1つの特徴のための参照点として使われます。

 

代表値は、真ん中の位置であり、データにおけるすべての得点を最も代表するものです。

 

推測統計でも記述統計でも、2つ以上の群間に差があるかどうかを決めるために相互に比較しうる測度として、広く用いられています。

 

一例として、愛情を情熱、親密性、コミットメントに分けてとらえる愛情の三角理論を用いて、生涯にわたる愛情の知覚を検討した研究をとりあげましょう。

 

この研究では、愛情の三角理論尺度の短縮版を青年と成人に実施し、12歳から88歳までの約3,000人の標本の調査結果について、年代差と性差が検討されました。
代表値はどう関わっているのでしょうか。

 

研究者たちは、研究の問い、すなわちリサーチクエスチョンに答えるために、ある群の参加者の平均値と別の群の参加者の平均値を比較します。

 

比較には、t検定と呼ばれる推測統計の手法を用いました。

 

t検定は、代表値として算術平均を変動の測度とともに用いて、群間差が偶然によるものなのか、あるいは関心のある変数によるものなのかについて、結論を引き出すことができます。

 

この場合、関心のある変数は、愛情の三角理論尺度の得点です。

 

結果はどうだったでしょうか。

 

青年(年齢は12-17歳)は、若い成人(18-30歳)に比べて、愛情成分すべてについてより低い値を示し、年長の成人(50歳以上)は、若い成人と中年の成人(30-50歳)に比べて、より低い情熱と親密性を示しましたが、コミットメントにおいては同程度でした。

 

愛情成分3つすべての知覚において性差はあったものの、研究者たちが期待していたほど大きなものではありませんでした。

 

差の指標としての平均値の使用、およびt検定は、基礎統計学において非常に一般的なものです。

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