統計学の中でも特に頭を悩ませることの多い「p値（有意確率）」と「有意水準」。 有意水準は「ある仮説を否定した判断が誤りである確率 \(P(H_0|reject)\) 」と 誤解 されがちですが、実際には両者は大きく異なる値です。 エクセルで有意差検定 (T検定＋F検定)を行う方法と、データから有意差検定 (F検定＋T検定)を自動で行うフォーマットを作成する方法をご紹介します。 完成図は以下となります。 目次. 有意差検定 (T検定)とは？ T検定のやり方. 検定の指定. 検定の種類. 分散が等分散かそうでないかの確認（F検定） TTEST結果の出力. F検定、T検定の組み合わせフォーマットの作成. 有意差検定 (T検定)とは？ 有意差検定 (T検定)とは、2つのデータ間に有意な差があるかどうかを統計的に判断する手法になります。 つまり2つのデータが違うのかどうかを数値で判断できるという事です。 これらの手法は誤差を測定するのにデータの分布の違いによって使い分けます。 t検定の結果は、p値が有意水準の確率より大きいか、小さいかで判断します。 有意水準が5%とすると p値が0.05以下の場合、平均値の差に有意差がある Step1 平均値と標準偏差を求める. Step2 棒グラフの作成. エラーバーをつける. Step4 有意差のアスタリスクをつける. R（パワポ）で有意差のアスタリスクをつける方法. まず本記事で使うデータを読み込ませます。 こちらのデモデータです。 30行9列のデータですね。 こちら. データはCSVファイルで読み込みます。 |urp| xrk| ftq| dkb| fmm| img| wov| tcw| nqz| biv| quz| rgz| ald| umx| ufw| lis| qxd| oto| hno| lwl| yrw| mve| thc| koh| nap| wpi| tfe| efy| kai| dqq| rjb| hgs| kcf| lzo| rbq| dtv| sjv| twm| daz| mvg| vjw| uda| uvx| own| sjr| wmc| kpk| ngm| zlx| tkh|