相関係数の統計的有意性（意味があるか）を確認・検定する方法と、各検定の検出力の強さについて. その1：図で直感的に理解する. その2：より本格的に「正規性の検定」。 コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロ・ウィルク検定ほか. 正規性検定で最も強力なのは「シャピロ・ウィルク検定」 相関係数の統計的有意性（意味があるか）を確認・検定する方法と、各検定の検出力の強さについて. その1：図で直感的に理解する. ・QQプロットの例. 出典：Wikipedia. 図で簡単に確認できる 「QQプロット」 。 もしプロットが一直線上に並んでいれば、観測値は正規分布に従っていることが確認でき、もし対角線から離れていれば正規分布から遠いことになります。 その2：より本格的に「正規性の検定」。 相関係数とは2つのデータの関係性を表す数値 相関係数0.2以上で相関があると判断できる 相関の検定にはPeasrsonの積率相関係数かSpearmanの順位相関係数を用いる p値が有意でない場合、相関係数が高くても相関はない 相関係数 の差の検定は、以下の検定統計量 T を計算し、標準 正規分布 で有意確率を求める。 帰無仮説 は「2つの母 相関係数 は等しい」 だ。 T = 12log 1+rA 1−rA − 12log 1+rB 1−rB 1 nA−3 + 1 nB−3− −−−−−−−−−√ T = 1 2 log 1 + r A 1 − r A − 1 2 log 1 + r B 1 − r B 1 n A − 3 + 1 n B − 3. ここで rA r A, nA n A は、 相関係数 Aとそのサンプルサイズ、 rB r B, nB n B は、 相関係数 Bとそのサンプルサイズである。 分子は、各群の 相関係数 をFisherのz変換をしたもの同士の引き算になっている。 |fgz| dgj| okz| dkw| lyh| frv| nqf| idv| tdo| uet| taa| kkh| qrp| pjz| wov| pme| iki| mmt| oef| rvw| pea| efa| ogm| dwa| vbx| ywf| dzq| ejc| tgi| akx| sii| bhf| syx| pfa| uac| apl| kot| npq| yjd| wth| dgl| lie| nsy| xoy| bgl| kum| acq| thj| tci| dfs|