2020年07月11日
心理学統計の検定を用いてヘルマン・ヘッセの‟Schön ist die Jugend”を考える６
1 最初は作者と家族の不安度に関し差がないと予測する。両方の平均値を取ると、作者0.5、家族0.4になる。この差は誤差の可能性がある。
2 具体度の1、2は独立変数であり、それにともなう不安度は、従属変数になる。
3 独立変数そのものの1、2が要因で、独立変数の実際の値である不安度が水準になる。
4 ここでは、どちらの水準も同じ標本からデータを集めているため、具体度という要因は、参加者内要因になる。
5 得られた有意確率（p値）を有意水準と比較する。危険率は通常5％未満のため、ここではt検定を採用する。
6 t検定では、二つの平均の差を表す統計量（t値）、データの規模を表す自由度（df）、p値（p-value）を説明する。
［満足度のt検定］
作者 0.5、家族 0.4、よってt値＝0.1。
自由度は、独立した標本の個数から1引いたものである。よってdf＝8。
p値は0. 02にする。ここでは5％未満のため、対立仮説を採用し有意な差があるとする。
花村嘉英（2020）「心理学統計の検定を用いてヘルマン・ヘッセの‟Schön ist die Jugend”を考える」より
2 具体度の1、2は独立変数であり、それにともなう不安度は、従属変数になる。
3 独立変数そのものの1、2が要因で、独立変数の実際の値である不安度が水準になる。
4 ここでは、どちらの水準も同じ標本からデータを集めているため、具体度という要因は、参加者内要因になる。
5 得られた有意確率（p値）を有意水準と比較する。危険率は通常5％未満のため、ここではt検定を採用する。
6 t検定では、二つの平均の差を表す統計量（t値）、データの規模を表す自由度（df）、p値（p-value）を説明する。
［満足度のt検定］
作者 0.5、家族 0.4、よってt値＝0.1。
自由度は、独立した標本の個数から1引いたものである。よってdf＝8。
p値は0. 02にする。ここでは5％未満のため、対立仮説を採用し有意な差があるとする。
花村嘉英（2020）「心理学統計の検定を用いてヘルマン・ヘッセの‟Schön ist die Jugend”を考える」より
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