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このトピックの内容
信頼区間（CI）
計算式
から
表記
| 用語 | 説明 |
|---|---|
 | 第1サンプルの平均 |
 | 第2サンプルの平均 |
| tα/2 | 1 – α/2におけるt分布の逆累積確率 |
| α | 1 - 信頼水準 / 100 |
| s | 検定統計量として計算されるサンプル標準偏差 |
t値
計算式
s（
のサンプル標準偏差）は、分散の仮定によって異なります。
のサンプル標準偏差）は、分散の仮定によって異なります。
- 不等分散
-
不等分散を仮定する場合、
のサンプル標準偏差は次のようになります。
自由度は次のようになります。
必要に応じて、Minitabは自由度を整数に切り捨てます。これは四捨五入よりも保守的な方法です。
- 等分散
-
等分散を仮定する場合、一般的な分散は併合分散によって推定されます。
の標準偏差は次によって推定されます。
検定統計量の自由度は次のようになります。
DF = n1 + n2 – 2
表記
| 用語 | 説明 |
|---|---|
 | 第1サンプルの平均 |
 | 第2サンプルの平均 |
| s |  の標準偏差 |
| δ0 | 2つの母平均間の仮説差 |
| s1 | 第1サンプルのサンプル標準偏差 |
| s2 | 第2サンプルのサンプル標準偏差 |
| n1 | 第1サンプルのサンプルサイズ |
| n2 | 第2サンプルのサンプルサイズ |
| VAR1 |  |
| VAR2 |  |
併合標準偏差を計算する
C1に応答が含まれ、C3に各因子水準の平均が含まれているとします。たとえば次のようになります。
| C1 | C2 | C3 |
|---|---|---|
| 応答 | 因子 | 平均 |
| 18.95 | 1 | 14.5033 |
| 12.62 | 1 | 14.5033 |
| 11.94 | 1 | 14.5033 |
| 14.42 | 2 | 10.5567 |
| 10.06 | 2 | 10.5567 |
| 7.19 | 2 | 10.5567 |
- を選択します。
- [結果の保存場所]に「C4」と入力します。
- [式]に「SQRT((SUM((C1 - C3)**2)) / (観測値の総数 - グループ数))」と入力します。前の例では、併合標準偏差の[式]は次のようになります。SQRT((SUM(('応答' - '平均')**2)) / (6 - 2))」
Minitabで保存される値は3.75489です。
p値
計算式
p値の計算は、対立仮説によって異なります。
| 対立仮説 | p値 |
|---|---|
 |
 |
 |
 |
 |
 |
自由度DFは、分散の仮定によって異なります。
- 不等分散
-
不等分散を仮定する場合、自由度は次のようになります。
必要に応じて、Minitabは自由度を整数に切り捨てます。これは四捨五入よりも保守的な方法です。
- 等分散
-
等分散を仮定する場合、検定統計量の自由度は次のようになります。
DF = n1 + n2 – 2
表記
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| μ1 | 第1サンプルの母平均 |
| μ1 | 第2サンプルの母平均 |
| n1 | 第1サンプルのサンプルサイズ |
| n2 | 第2サンプルのサンプルサイズ |
| δ0 | 2つの母平均間の仮説差 |
| t | サンプルサイズのt統計量 |
| t | 自由度がDFのt分布のランダム変数 |
| VAR1 |  |
| VAR2 |  |
