SPSS
1.仮説検定の定義
2.重要なテストの原則
仮説検定の3基本的な考え方
2種類のエラーをテスト4.仮説
5.仮説のテストの理由は、2種類のエラーを作ります
ステップ6.仮説検定
7.平均プロセスの概念
8.プロセスの効果の平均
9.プロセス変数の平均値から各パケットの各カテゴリの統計情報のサブセットの選択肢を持っています
1はサンプルとサンプルを決定するために使用され、全体的な差を有するサンプルは、サンプリングエラーによって引き起こされるか、または統計的推論方法は、本質的に違いによって引き起こされます
2.最初の研究サンプルの一般的な特性について一定の仮定を作るために、その後、統計的推論によって、この仮説が拒否または推論を行うために受け入れられるべきです
3. reductio広告absurdumと小さな確率原則。
背理法が前方に置くという仮説をテストすることで、その後、適切な統計的手法、小さな確率原理の使用は、仮説が成立しているか否かを判断する。小さな確率原理は基本的に裁判に発生しない小さな確率事象を指します。
4. Iエラー：帰無仮説は、タイプIエラー確率としてその発生確率を「真が拒否」のエラーこと、正しいが、それを拒否する間違っています
IIエラーを入力します。帰無仮説が正しいではありませんが、エラーがそれを拒否していない、すなわち、「疑似」エラー、タイプIIエラー確率としてその発生の確率
時間の小さな確率は不可能ではないが、その発生確率は非常に小さい、我々は完全にその発生の可能性を排除することはできません。
適切な帰無仮説と対立仮説を決定します
6、即ち、検定統計量計算の観測値が発生した検定統計確率の観測結果を得るために、pの値を検定統計量、および選択されたサンプルで計算された値を選択
有意水準Aが与えられ、および意思決定を行います。P <、帰無仮説が棄却される場合は、逆に、帰無仮説を棄却する理由はありません
7.スケール変数のための有用な方法を記述し、分析し、あなたが中心傾向の多くを得ることができ、統計的な指標は、離散変数の傾向を分析する必要がある、と彼は別のグループとの選挙区やポストを比較することができます
8.プロセスは、サブグループの平均値との関連単変量統計的変数により1つ以上の独立変数のカテゴリを計算することができる、あなたはまた、プロセスから一方向ANOVAおよび相関テスト限界線を得ることができます。
9.合計、ケースの数、平均値、中央値。可変パケットの平均値、最小値、最大値、範囲、第1のカテゴリの変数値、変数、カテゴリ変数値、標準偏差、分散、尖度、尖度の最後のパケットの平均、標準誤差内のグループ標準誤差、歪度、バイアス誤差基準。全体に占める割合の合計の割合、パーセンテージ、および数の割合、幾何平均、調和平均。