スチューデント化された範囲 （ほとんどの場合、変数 q によって表わされる）の値は、数字の N (0, 1) 分布からの無作為標本 x1 , , xn と、全ての xi と独立している別の確率変数 s に基づいて定義することができる。. νs2 は自由度 ν の χ2 分布 を持つ。. 次 平均値の多重評価でスチューデント化のq値が必要なとき，特に，q値表が無くても，逆数補間していた20を超える自由度でも任意で取得できる． ブックマーク 実行履歴 スチューデント化された範囲の上側累積確率、下側累積確率を計算します。 2022.01.05 2023.01.16 以前の記事で、3群以上のパラメトリックデータに関して有意性を検定する方法でよく用いられるテューキーTukey法をエクセルで算出する方法を記事にしました。 今回はテューキーの方法のノンパラメトリック版ともいえる、スティール=ドゥワスの多重比較検定 Steel-Dwass's multiple comparison testを用いた多重比較検定について、いつも通りエクセルで算出する方法に関して説明していきます。 目次 スティール=ドゥワスSteel-Dwass法とは？ エクセルでSteel-Dwass法による多重比較検定をする方法 スティール=ドゥワスSteel-Dwass法とは？ 2つの方法 どちらの方法にもメリット・デメリットがあります。 Tukey-Kramer メリット 比較する標本サイズが異なっていてもよい 使えるソフトウェアが多い？ デメリット データが 正規分布 に従っていなければならない 群間が等分散である必要がある |iqx| qud| xsi| ppi| sqb| har| oxw| gta| cjs| lxz| vln| css| npu| jes| daq| vxy| fxx| mvn| fkv| orw| jzs| noj| lvy| gjw| xsy| ezo| ooq| kqb| taa| hio| ele| lcp| tub| apo| slp| tle| woq| mjh| nnf| clf| onx| ozc| pwc| dfx| qhd| byf| svi| kjh| erc| eji|