ノンパラ男だって効果量くらい出せんだぜ

分布が歪んでます。分布もデータ主に似るんでしょうよ。きっと。
ポワソン分布,負の二項分布バッチ来い。ノンパラ男が分析してやんぜ。

とはいえ,その場合の効果量はどうしたら求められるんだろうか。

全ての雑誌で効果量がデフォで求められるわけではないけど,有意性検定だけよりも議論がしやすい感じもあり,その点が気になっていた今日この頃。

ちなみに,こんな俺でも知っている,効果量の2分類。

「グループ間の平均値の差を標準化した」,d 一家。
出すのが簡単だぜ。

「変数間の関係の強さ(strength of association)を示す」r 一家。
ちょっとややこしいぜ。

どちらもパラメトリックな方法のためにある効果量で,自前で数式をいじれない俺様としては,困る。どうしたら良いのだろうか。という事でお勉強してみた。

研究論文における効果量の報告のために ―基礎的概念と注意点―

素晴らし過ぎる資料。

UをZに変換すれば,効果量rが簡単に出せますやんか。数式も超絶簡単。こんな俺様でも算出できそうだぜ!しかも,ZはSPSSでアウトプットされるしな。それとNさえ分かっておけばOK。
Zを,Nの平方根で割れば良いだけなんだから!で,rの場合は.10でsmall,.30でmediam,.50でlargeってーのはお馴染みの基準だぜ。で,クラスカル・ウォリスの場合は,比較する対ごとにこれをやれば良いんだと。なるほ。

んで,それを助けるPDFと同一著者のエクセルマクロ。神すぎる。

http://www.mizumot.com/stats/effectsize.xls

検索すれば他にも出てくる。んまーほんと,便利な世の中ですこと。
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