データに（数的）処理を加え意味づけを行う。
4つの尺度
名義尺度
順序尺度
間隔尺度
比率尺度
美味しい ３
普通 ２
不味い １
↑質的データ↑量的データ
変数⇔定数
variable
y=F(x):x独立変数y従属変数
データの代表値
平均値：算術平均。
中央値：データを大きさで並べたとき真ん中に来る値。
最頻値：最も度数（）の多いデータの値。
外れ値：他の多くのデータに比べて極端な値。←データの逆数を取る。
ミッド・レンジ：データが散らばっている定義域の真ん中。
平均
算術平均：データを総べて足し、データの個数で割った値。
幾何平均：データを総べて掛け合わせ、データの個数乗根を取った値。
調和平均：データの逆数を取り、それを総べて足し、データの個数の逆数を掛けてえられる値。
仮説
帰無仮説：H0
対立仮説：H1
研究仮説とは逆の帰無仮説が誤っていることを証明することで対立仮説を証明する。（背理法？）
第一種の過誤：帰無仮説が正しいのに棄却してしまう。
第二種の過誤：対立仮説が正しくないのに採用してしまう。
有意差
次回へ問題。
帰無仮説と対立仮説が同時に成立するか？
帰無仮説と対立仮説が正反対の仮説とならない場合がありえるのではないか？ |