t分布
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乱数を発生させて、set.seed( )で記憶させてシミュレーションしてみます 乱数なので再現できませんが、set.seed( )を使用することで再確認できます set.seed(1) #もう一度確かめたいときはset.seed( )で乱数を記憶させておきます．( )の中は何でもＯＫ． x20 …
検定力(1-β)：帰無仮説が「偽」であるとき（母集団に差があるとき）にサンプルから有意差を得る確率 効果量(effect size)：標準化された平均値差(検定により色々あります...d family, r family) 標本数：研究者が決定しなければならない α(有意水準)：慣例的…
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なぜｔ検定を繰り返してはいけないのか投稿日2017.2.24修正日2017.7.9 sample は「石村卓夫;分散分析のはなし,東京図書,1992,p137」 A<-c(12,14,16)B<-c(13,15,17)C<-c(15,17,19)D<-c(17,19,21) x<-c(rep("A",3),rep("B",3),rep("C",3),rep("D",3))y<-c(A,B,…
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只今練習中～2標本xとyについてsumxy <- function(x,y,sxy) { xs<-summary(x) ys<-summary(y) xt<-t.test(x) yt<-t.test(y) print(xs);print(ys);print(xt);print(yt)}sumxy (x,y,sxy)より x<-c( );y<-c( )にデータを入れると、各標本の要約・t値・p値・95%C…
パッケージpwrを使用しますlibrary(pwr) pwr.t.test(n = , d = , sig.level = , power = , type = c("two.sample", "one.sample", "paired"))n=標本数d=効果量（）sig.level=有意水準power=検定力type=t検定の形（"two.sample=対応なし", "one.sample=1標本"…
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