Basic Statistics
このセクションの内容
記述統計, 度数カウント と クロス集計 (独立性の検定含む) , 相関 (pearson, spearman, kendall, polychoric) , t検定 (等分散を仮定する or 仮定しない) , 群間差の ノンパラメトリック検定 ( Mann Whitney U検定, Wilcoxon 符号付順位和検定, Kruskall Wallis Test, Friedman Test) , 重回帰分析 (診断、交差妥当化、変数選択含む) , 分散分析 (共分散分析、多変量分散分析含む), 再標本抽出による解析.
グラフの作り方も解説しちゃうよ！
モデルの前提
- モデルの前提をチェックするのは大事。
- 回帰診断：外れ値、正規性、定誤差分散、多重共線性、非線形性、誤差の独立性
- 分散分析/共分散分析/多変量共分散分析の仮定: 単変量...正規性、分散の等質性. 多変量...多変量正規性、共分散行列の等質性、多変量の外れ値