ノンパラメトリッ= 463;検定

マスタテキスト{= 98;書式設定

第 2 レベル <= /div>

第 3 レベル <= /div>

第 4 レベル <= /div>

第 5 レベル

<日付/時刻>

<フッター>

<#&= gt;

マスタ = 2479;イトルの書式設定

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/master45.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml; charset="utf-8" ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/preview.wmf Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmf AQAJAAADGQQAAAcARgAAAAAABAAAAAMBCAAFAAAACwIAAAAABQAAAAwCeQChAAMAAAAeAAcAAAD8 AgAA////AAAABAAAAC0BAAAIAAAA+gIFAAAAAAD///8ABAAAAC0BAQAOAAAAJAMFAP///////3gA oAB4AKAA////////CAAAAPoCAAAAAAAAAAAAAAQAAAAtAQIABAAAAC0BAAAEAAAAJwH//wMAAAAe AAcAAAD8AgAA2djsAAAABAAAAC0BAwAEAAAABgEBAAQAAAAtAQEARgAAACQDIQCHABwAigAcAIwA HQCOAB4AkAAfAJIAIQCTACQAlAAmAJQAKQCUACwAkwAuAJIAMACQADIAjgA0AIwANQCKADYAhwA2 AIQANgCCADUAfwA0AH0AMgB8ADAAewAuAHoALAB6ACkAegAmAHsAJAB8ACEAfQAfAH8AHgCCAB0A hAAcAIcAHAAEAAAALQECAAQAAAAGAQEABAAAAC0BAAAEAAAAJwH//wMAAAAeAAQAAAAtAQMABAAA AAYBAQAEAAAALQEBAEYAAAAkAyEAaAAcAGoAHABtAB0AbwAeAHEAHwBzACEAdAAkAHUAJgB1ACkA dQAsAHQALgBzADAAcQAyAG8ANABtADUAagA2AGgANgBlADYAYgA1AGAANABeADIAXQAwAFsALgBb ACwAWgApAFsAJgBbACQAXQAhAF4AHwBgAB4AYgAdAGUAHABoABwABAAAAC0BAgAEAAAABgEBAAQA AAAtAQAABAAAACcB//8DAAAAHgAIAAAA+gIAAAEAAADZ2OwABAAAAC0BBAAHAAAA/AIBAAAAAAAA AAQAAAAtAQUARgAAACUDIQBIABwASwAcAE0AHQBQAB4AUgAfAFMAIQBUACQAVQAmAFYAKQBVACwA VAAuAFMAMABSADIAUAA0AE0ANQBLADYASAA2AEYANgBDADUAQQA0AD8AMgA9ADAAPAAuADsALAA7 ACkAOwAmADwAJAA9ACEAPwAfAEEAHgBDAB0ARgAcAEgAHAAEAAAALQECAAQAAAAtAQAABAAAAPAB BAAEAAAAJwH//wMAAAAeAAQAAAAtAQMABAAAAAYBAQAEAAAALQEBAEYAAAAkAyEASAA5AEsAOQBN ADoAUAA7AFIAPQBTAD8AVABBAFUARABWAEYAVQBJAFQASwBTAE4AUgBQAFAAUQBNAFIASwBTAEgA VABGAFMAQwBSAEEAUQA/AFAAPQBOADwASwA7AEkAOwBGADsARAA8AEEAPQA/AD8APQBBADsAQwA6 AEYAOQBIADkABAAAAC0BAgAEAAAABgEBAAQAAAAtAQAABAAAACcB//8DAAAAHgAEAAAALQEDAAQA AAAGAQEABAAAAC0BAQBGAAAAJAMhACoAOQAtADkALwA6ADEAOwAzAD0ANQA/ADYAQQA3AEQANwBG ADcASQA2AEsANQBOADMAUAAxAFEALwBSAC0AUwAqAFQAJwBTACUAUgAiAFEAIABQAB8ATgAeAEsA HQBJAB0ARgAdAEQAHgBBAB8APwAgAD0AIgA7ACUAOgAnADkAKgA5AAQAAAAtAQIABAAAAAYBAQAE AAAALQEAAAQAAAAnAf//AwAAAB4ACAAAAPoCAAABAAAA2djsAAQAAAAtAQQABAAAAC0BBQBGAAAA JQMhAIcAOQCKADkAjAA6AI4AOwCQAD0AkgA/AJMAQQCUAEQAlABGAJQASQCTAEsAkgBOAJAAUACO AFEAjABSAIoAUwCHAFQAhABTAIIAUgB/AFEAfQBQAHwATgB7AEsAegBJAHoARgB6AEQAewBBAHwA PwB9AD0AfwA7AIIAOgCEADkAhwA5AAQAAAAtAQIABAAAAC0BAAAEAAAA8AEEAAQAAAAnAf//HAAA APsC9v8AAAAAAACQAQAAAIAAAAAygmyCciCCb4NTg1aDYoNOAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEAAAA LQEEAAQAAAAuARgABAAAAAIBAQAFAAAACQIAAAACKAAAADIKNAA6ABYAAACDbYOTg3CDiYOBg2eD ioNig06Mn5LoBwAAAAkAAAAKAAAACAAAAAcAAAAGAAAABwAAAAcAAAAIAAAACgAAAAoAAAAEAAAA LgEAABwAAAD7AhIACAAAAAAAkAEAAACAAQICAlN5c3RlbQAAAAAAAAAAAAAYAAAAAgAAALg9FQCk AwAABAAAAC0BBgAEAAAA8AEEABwAAAD7Avn/AAAAAAAAkAEAAACAAAAAMoJsgnIggm+DU4NWg2KD TgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAAAAC0BBAAEAAAALgEYAAQAAAACAQEABQAAAAkCAAAAAhAAAAAy ClkAbAAGAAAAlK2VXI7SBwAAAAcAAAAHAAAABAAAAC4BAAAEAAAALQEGAAQAAADwAQQAHAAAAPsC +f8AAAAAAACQAQAAAAAAQAAAQXJpYWwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEAAAALQEE AAQAAAAuARgABAAAAAIBAQAFAAAACQIAAAACCgAAADIKWQCBAAIAAAA6IAIAAgAEAAAALgEAAAQA AAAtAQYABAAAAPABBAAcAAAA+wL5/wAAAAAAAJABAAAAgAAAADKCbIJyIIJvg1ODVoNig04AAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAQAAAAtAQQABAAAAC4BGAAEAAAAAgEBAAUAAAAJAgAAAAINAAAAMgpZAIUA BAAAAJKGkLwHAAAABwAAAAQAAAAuAQAABAAAAC0BBgAEAAAA8AEEAAMAAAAAAA== ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/master46.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii"

<日付/時刻>

<フッター>

<#&= gt;

マスタ = 2479;イトルの書式設定

マスタ = 2469;ブタイトルの書式ෑ= 3;定

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/master46.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml; charset="utf-8" ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/pres.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml; charset="utf-8" ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0001.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

ノンパラ= 513;トリック検定

&#= 30330;表者: 中西=

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/master46_image001.gif Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/gif R0lGODlhkgG+AHcAMSH+GlNvZnR3YXJlOiBNaWNyb3NvZnQgT2ZmaWNlACH5BAEAAAAALAAAAACQ AbwAgAAAANnY7AL/hI+py+0Po5w02Iszprz7f2zgSJZNZqbqyraPZp1w4NbdjF/2fuc4DwwKPahP ccjzKUXI5HLZjEptx1J1OnpqddjU9tsNiyPMVnlM/qpp6Moa3I53zzW63PDOs+8L/ZoPCMQ1ZNfm pxeId/iW2OgVMzUYt+gXSInomNkzBml4WTn5ialJ+rInJokluui5mlcKq5CK2hnpesh5CxpbOpt7 2qTLOie8y+vo6ylVTLnMjHvcWGsJLPg8THgNHc03nehNpb0dJI7N3dpb7VJuvsPefk6s/g2+8g6/ fm8crzovXW9CHz57AvfxC+YPWcIsBcexaGjwoBCAmiiCgOjwEcZX/xKRWKy4sMdGjgRHkuxojd9H NyZPBmzpEmU+iSslwBxl5SYjme5Q1jSl84/GoHB4mgkJ66cDojtJMBVq9CFPpX2eqnlpdUtUglOR Ls1a1AhYrVsfGfXKYGxYImq1lM0ZlSqCtm4v0n3y1inaWHIV3YUi9q+PvFnK9hUMmC3iHITZGt4b YvFgkZJnNN60VW7lyRw2/7hcIS9kAJ4/dy4NA7TN0byook59+vUV1WlZ84UsW0Ps3H3f9k66l/ds oMJpQ/idlKVw3MuRn20cvDnz5saXQkcrffry6rWvT8iufDt3WbZbY5cevvj4BM7TfUf/Hv76yN5X yz8Ofj59wj+zn/+/P197pPSXXxoAricgSPFRZx+D+pFW3m0LqtegeA8mmAmBDhq4YYARAjchb+mJ +CAe9XFIYYUklvhhLyPKtluK+mEozYuvxZhbifs9ZiNqOMKoI4SiabeiikAG2WKGRB7Z42ZBKuIb ZTlKySSLSdJD5Y1ZlvYklJmxJmOIPnZJmmGBVdnkYmQKeVZ5Rf7o5Jo0yvHblGeOKeeVd0Ro552e remlTx9qyRCegM7JSU5cKvonoIEeJOCijFbm6Fx60jKUZCpIWimi/WxKKaihVrojN3OOmulfpJIX z6lqHoXYquxd6kw+qtp6q6yWRuOpX225k6uuu0oI7K/FqiVsd+7/OYGsNWMlK8OAvc4KVjbVQlsV reFY+xRCVmErg7YPTVsbU86YC2641IiLX1D9uJuuKd2QS1xLYegU72p0sgtnQb+MlG98aNCbpjih bBQwS/cS3G858zaU8G628KuXPuveE/GZHjFcqMMKsZNxx85Kew1wJYfMKK7mCcNrMSiXlGAh6XwC 6SovhyNzuMm0jFNHA90Ma1Nf4nUZWUCfq8TRSi/NdNNOPw111FJPTXXVVl+NddZab811115/rTRs XZl2HdlgO7vWzFeNvfbZMO9sqW4fN3OOKG53PGjO8rhyDMt3Lzgu3N4yA9IzfwPFLMUongzIO4eT p3jckZcL8sOV/z+ut62DW9yKQIcLzuxEGA08utscI35s6XurzjXo1uJsL9Imde06QrjCFAVRW9ee O43dcosv1qcHlmrwaOtu9fB2tfhs4r9PrTxDFV9bR7NRR6/X8tYHvn3TvCuz5be3N+809i+FL/7b 3Yc9+bZiro83Xd637/7idxUvP/sqIRXnpILpv792aWp6r7qZ+WbylUb5qYAoOyACKYcq9N3vZQ58 IOQ4VbD8hayCFpScAhv2vw3Sb2PZItT7IpgvDlbvgoYyUv8CpsIVUsuELkRhumJYhxmiKYF9itcI axWZN9WLhuDCoQx9tUOdJTFZRswhEpfIwh5iq4kIPBAEpQitH//a4olQ9CAWhUXFKnZIiV/UVRjX wUUiXrGLpDqjGSA0xjWy0VFu5J4VdRgmMJatQGQUoh7545+Q+MeHe7yjF/0oqzraMY54ROSqFKk+ C/WxjG3U4rv4KMc55qmQjDwkJTtlyYlhsoSSzCInS0nKPJrxlKr0pCblxMpPBhGVYAxl7+DYykaq sZb8SWMLJ/lLJtoyGL7EIDCNKcwhFfODPHTkKn3DBkPqMphMVOYyB1jDF95wmBNxpTaHSM1kfsmb NjxmOU05TnLGCoTrTBgkCzNNbJ5QninkJrCiyEz7fZOQbUrlOcFJTxja04n4DGg2Q7jBrphTg4rZ p0BlkpBw6hPkoQ0UFEAnGD+KNnCgZrmosfwXLApyFC4C1Kj2TLrRAB40fVgJKdDeKa+VoiuS5Fsa TJU1z+eJiqE2vemsGlpTmup0fuY5KUuDlhXojVRfGYVX6mYqtZt+L5OxO55TqQbTmEHVqrgT3lKz JVTWic54Xl0XUgEmO7TujopTzSnGLokwr7X1nk/13L8gBra5wmqsdiWdv/6mV41sjHMHe+vnsBdY AjLOctp4HLW4tTDDKUmyjp1h4jrHN5PdorLNDFrjaFY30HIWRZOarNBqFpPR2i89PGNMLDOnWre6 Nra0pYXZeFAAADs= ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0002.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

パラӣ= 3;トリック検定[parametric t= est]

l<= /span>&#= 12497;ラメータ推定値に|= 18;とづく検定。

l&#= 12300;パラメータ（母数ʌ= 89;」とは母集団の分布= を規定&#= 12377;る変数のこと。 <= /span>

¡典型的には、正#= 215;分布を規定する平均= ;値や標準&#= 20559;差のこと（？）

l<= /span>t検定や= ;F検定（= ;分散分析）はこれに&#= 21547;まれる。

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/master45_image002.gif Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/gif R0lGODlhvgFEAHcAMSH+GlNvZnR3YXJlOiBNaWNyb3NvZnQgT2ZmaWNlACH5BAEAAAAALAAAAAC8 AUIAgAAAANnY7AL/hI+py+0P4wu0Womz3rz7D4aQRVLiiaZcyaouwMbVS9c2LM93ncu719P9GMHW EEOSJI/MJqJYcgKXo4t0AY0ys7lrwrqhesciro/sEGfAUvPZ5u55hSA6+o6Mv/E4U4g9pNf1IhjU ZFfmx7eIVTiIBviHyOO4l1j5eKNIuMnIh2k4NnkymgKa+XEaShmwU+rZpoq61ckJJ2sZhjuL8mpa Cxu7GxN75LsynJuXrFwHfBssytzM2UprTTpNrKu9nX31HK3Z7T0unE2utZyu7iwtfs0eaQsevi5/ fIBv5IxdD/9jXzt6c/whEzhPAcKByCDZAyhpYb4ODwMZ1CAx4ZOM/xOJXPwHsRrHj5I+kawycsLI jl9OFgupYiVLJS6dVFQo82TOm1g88YQZYWdNXYx+6tvpESnGoTaZAg0q9JdPpwaEfrRKVV8wo08b Rf02dY1VnGPzbM3atSVWUtF4YjX4lirXQ2jTVn2bqC3TuP740hQ3165fd22h4j16uArgumn5Mt4I r+LgPoknAAz81DFhvSoHOx6KmZZdsZMbRu4c925pj5cfw/zsOrToBp8pp7YMUXZrzRRdz/YKu3aa kLojCzdtnHZw2Gl8/x7dnDfy00mXr25J3Lnx40uJK7d+HXJu7Yu5i/VeHfxa5dmho5SO8TVJ9eGP tnf/3TwS+enpK/9lPR5++cG3Bn/A+fdfI/cJeOBtYRhIFoIJ4rQgg2oRuB96DUqYEnsBWhhhfYrl NiCHHQLYGoghVtYdif2ZmBFuKaq4EYZmzbghjAiNUCGNzPX2YY5j6UdhcjTWKOKIRr74FZHYLXmk ag5OtxVqhzn5BY5R2lbWFFAKmZOU6ylZ5ZaIsUjUYu91yeWEHp5lJpJsUvQlmCe2GSZUasYppptU LnLTamg2Byeffeb5B2eGfSUnonrCUhxQY5YUFk1zHspRmoCSlxmjZUCa1aWYSkRnUZxK6mcqp4JF mkwlxvjnO4auCKtUJnGzUnR3akpGpIK56oKveR2UqZUL9XOHsI3K7Wprr77luuaOmxU0q67SUuJs P6Raeu20TVVrLD6urLqUdrVyK24v5N4IrrXyBKTsMujsQyw7wa5LZruvdmNMvCj9km69/FbTr77o avMSvOsG3Bs5t+CrlsH3MEPtuBDjucslFFv8sMStJuPsxTMJjEtMIPe7sL9mnuyQvyM3nLFIoAjD qUYeL4rJVL6+rO3M41QScmg23zyxHnoJzfO8hcRjxqZDn6myx0aP15Ea0rgRNC8mYU30w3Is2/RZ q3StNDVkn30wP10XAAA7 ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0003.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

ノンパラ= 513;トリック検定[non-]

l度数や順序関係= 2395;焦点をあててデーӟ= 9;を分析する。

lパラメトリック= 2391;ない＝母集団の分०= 7;について一切仮定を置かない= 2290;

¡パラメータ（平= 2343;値や標準偏差）がও= 7;要ないので、名義尺&= #24230;や順序尺度でも= 6969;用可能。

¡= ;

lデータが無作為= 5277;出でなければならӗ= 4;い点はパラメトリックと同じ= 2290;（randomization= testを除く）

lパラメトリック= 2391;ないものすべてを১= 1;す（適合度の検定なども含む）= 2398;で、非常に広範な୰= 9;言いである。

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0004.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

ノンパラ= 908;定の種類

l別紙ࡠ= 2;照

¡これӔ= 4;すべてではありませ&= #12435;。

lノンパラメӠ= 8;リックだけど「検定&= #12301;でない統計手法も= 418;ちろんある。

コ&= #12513;ント

質&= #30340;研究法とか最近流"= 892;りだからノンパラの= ;時代が来るかも:-]

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0005.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

検定の選= 246;基準

l<= /span>&#= 23610;度水準

&= iexcl;&#= 21517;義/順序= /…

l<= /span>&#= 35201;因数

&= iexcl;&#= 65297;要因 / ２要因/…

l<= /span>&#= 26465;件数

&= iexcl;1条件= /2条件= /3条件以= ;上

l= 1条件と= ;は、理論的な値との&#= 27604;較をするもの

l<= /span>&#= 23550;応あり/なし=

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0006.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

尺度水準

lデータが&= 918;序尺度以上であれば= ;迷わず順序&#= 23610;度の検定を。

¡検定力の= 046;は言うまでもない。= ;

¡サインラ= 531;ク検定など、条件が= ;合うならより高い水&#= 28310;の検定を。

l当然なが= 425;、データがどの尺度= ;水準を満たし&#= 12390;いるかを考える必Š= 01;がある。

¡順序関係= 398;あるデータなのにカ= ;テゴリカルに処理し&#= 12390;いないか？

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0010.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

ノンӡ= 7;ラメトリック検定の&= #21033;点と欠点

l利点

lDVが&= #38918;序尺度、名義尺度= 391;も検定できる。

l集めたデータが= 7491;規分布してなくてә= 8;よい。

l条件間で誤差分= 5955;が違ってもよい。 <= /span>

lサンプルサイズ= 2364;小さくてもよい。 <= /span>

l計算が比較的簡= 1336;。<< 今や利点ではな= 2356;？

l欠点

l多少検出力が落= 2385;る（※）

l交互作用などを= 5211;ようとすると苦労ӕ= 7;る。

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0007.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

逆正弦変= 563;法（角変換法）

l２カテゴリに分'= 006;された測定値のカテ= ;ゴリ度&#= 25968;の比率について、ʌ= 98;つ以上の要因の効果= &#= 65288;主効果、交互作用ʌ= 89;を吟味する。

<= span style=3D'visibility:hidden'>l

<= span class=3DBB style=3D'position:absolute;left:-4.43%'>l度数の= ;比率(P)を逆正= ;弦変換し、

lθ =3D sin-1(√P)

　これ= ;を各条件の平均値と&#= 12415;なしてχ2分散分&#= 26512;を行う。

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0021.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

例．医薬= 697;の使用に対する賛否= ;

.478

.449

.390

.468

.470

.425

.667

賛成率

634

107

105

111

100

106

105

計

331

反対

303

賛成

計

女

男

女

男

女

男

40代

30代

20代

テクニカルブッ&#= 12463;から引用

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0021.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml; charset="utf-8" ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0021_image003.gif Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/gif R0lGODlh6wHzAHcAMSH+GlNvZnR3YXJlOiBNaWNyb3NvZnQgT2ZmaWNlACH5BAEAAAAALAAAAADp AfEAgAAAAAAAAAL/RI6py+0Po5y02ouz3rz7D4biyAHmiabqyrbuC8fyTNf2jef6zvf+DwwKh8Si 8YhMKpfMpvMJjUqn1Kr1is1qt9yu9wsOi8fksvmMTqvX7Lb7DY/L5/S6/Y7P6/f8vv8PGCg4SFho eIiYqLjI2Oj4CBkpOUlZaXmJmam5ydnp+QkaKjpKWmp6ipqqusra6voKGys7S1tre4ubq7vL2+v7 CxwsPExcbHyMnKy8zNzs/AwdLT1NXW19jZ2tvc3d7f0NHi4+Tl5ufo6err7O3u7+Dh8vP09fb3+P n6+/z9/v/w8woMCBBAsaPIgwocKFDBs6fAgxosSJFCtavIgxo8aN/xw7evwIMqTIkSRLmjyJMqXK lSxbunwJM6bMmTRr2ryJMycpEjx7+vwJNKjQoUSLGj3aQKfSpUybOn0KNarUqVSrWr2KNavWrVy7 ev0KNqzYsWTLmj2LNq3atWzbun0LN67cuXTr2r2LN6/evXz7+v0LOLDgwYQLGz6MOLHixYwbO34M ObLkyZQrW76MObPmzZw7e/4MOrTo0aRLmz6NOrXq1axbu34NO7bs2bRr276NO7fu3Y+Q+v4NPLjw 4cSLG0fAO7ny5cybO38OPbr06dSrW7+OPbv27dy7e/8OPrz48eTLmz+PPr369ezbu38PP778+fSZ H7+PP7/+/fz7h0CoD2CAAg5IYIEGHohgggouyGCDDj4IYYQSTkhhhRZeiGGGGm7IYYcefghiiCKO SGKJJp6YlX8qrshiiy6+2FMBADs= ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0023.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

例．医薬= 697;の使用に対する賛否= ;

.509

(45.6)

.390

(38.6)

.470

(43.3)

.667

(54.8)

男

.478

(43.8)

.420

(40.4)

.469

(43.2)

.546

(47.7)

非&= #21152;重

平均

.447

(42.0)

.449

(42.1)

.468

(43.2)

.425

(40.7)

女

非&= #21152;重

平均

40代

30代

20代

※ ()内が逆正弦変換= 434;施した値。単位は度= ;

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0023_image004.gif Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/gif R0lGODlhrAH7AHcAMSH+GlNvZnR3YXJlOiBNaWNyb3NvZnQgT2ZmaWNlACH5BAEAAAAALAAAAACq AfoAgAAAAAAAAAL/RI6py+0Po5y02ouz3rz7D4YXYIjmiabqyrbuCzvkTNf2jef6zvf+DwwKh8Si 8YhMKpfMpvMJjUqn1Kr1is1qt9yu9wsOi8fksvmMTqvX7Lb7DY/L5/S6/Y7P6/f8vv8PGCg4SFho eIiYqLjI2Oj4CBkpOUlZaXmJmam5ydnp+QkaKjpKWmp6ipqqusra6voKGys7S1tre4ubq7vL2+v7 CxwsPExcbHyMnKy8zNzs/AwdLT1NXW19jZ2tvc3d7f0NHi4+Tl5ufo6err7O3u7+Dh8vP09fb3+P n6+/rx3j/w8woMCBBAtq4IcwocKFDBs6fAgxosSJFCtavIgxo8aN/xw7evwIMqTIkSRLmjyJMqXK lSxbunwJM6bMmTRr2ryJM6fOnTx7+vwJNKjQoUSLGj2KNKnSpUybOn0KNarUqVSrWr2KNavWrVy7 ev0KNqzYsWTLmj2LNq3atWzbun0LN67cuXTr2r2LN6/evXz7+v0LOLDgwYQLGz6MOLHixYwbO34M ObLkyZQrW76MObPmzZw7e/4MOrTo0aRLmz6NOrXq1axbu34NO7bs2bRr276NO7fu3bx7+/4NfKTB 4cSLGz+OvHjw5cybO38OPbr06dSrW7+OPbv27dy7e/8OPrz48eTLmz+PPr369ezbu38PP778+fTr 27+PP7/+/fz7+yf/D2CAAg5IYIEGHohgggoGlVyDDj4IYYQSJkDChBZeiGGGGnoAQAEAOw== ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0019.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

逆正弦変= 563;法2

l群内分散= 399;821/n。（条= ;件間でnが異な= ;る場合&#= 12398;修正あり。）

l(各要因のSS / 群内分散) がχ2分布に従= 358;。

¡自由度の= 714;め方は通常の分散分= ;析と同じ。

l下位検定A= 288;単純主効果、多重比= ;較）もできる。

¡多重比較= 399;ライアン法。

¡単純主効= 524;についてはそのまま= ;なので略。

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0024.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

例．医薬= 697;の使用に対する賛否= ;

7.78

群内分散`= 3;e2=

11.00*

85.57

交互作用

2.48

19.28

性別(男/女)

7.08*

55.10

年齢(20/30/40)

χ2= (SS/σe= 2)

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0024_image005.gif Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/gif R0lGODlhvQH0AHcAMSH+GlNvZnR3YXJlOiBNaWNyb3NvZnQgT2ZmaWNlACH5BAEAAAAALAEAAAC6 AfIAgAAAAAAAAAL/jI+py+0Po5y02ouz3rz7D4YLQJbmiabqyrbuC8fyTNf2jef6zvf+DwwKh8Si 8YhMKpfMpvMJjUqn1Kr1is1qt9yu9wsOi8fksvmMTqvX7Lb7DY/L5/S6/Y7P6/f8vv8PGCg4SFho eIiYqLjI2Oj4CBkpOUlZaXmJmam5ydnp+QkaKjpKWmp6ipqqusra6voKGys7S1tre4ubq7vL2+v7 CxwsPExcbHyMnKy8zNzs/AwdLT1NXW19jZ2tvc3d7f0NHi4+Tl5ufo6err7O3m4mAh8vP09fb3+P n69P4d7v/w8woMCBBAsaPIgwocKFDBs6fAgxosSJFCtavIgxo8aN/xw7evwIMqTIkSRLmjyJMqXK lSxbunwJM6bMmTRr2ryJM6fOnTx7+vwJNKjQoUSLGj2KNKnSpUybOn0KNarUqVSrWr2KNavWrVy7 ev0KNqzYsWTLmj2LNq3atWzbun0LN67cuXTr2r2LN6/evXz7+v0LOLDgwYQLGz6MOLHixYwbO34M ObLkyZQrW76MObPmzZw7e/4MOrTo0aRLmz6NOrXq1axbu34NO7bs2bRr276NO7fu3bx7+/4NPLjw 4cSLGz+OPLnyQvuaO38OPbr06dRBLL+OPbv27dy7e/8OPrz48eTLmz+PPr369ezbu38PP778+fTr 27+PP7/+/fz7+xb/D2CAAg5IIGrVHYhgggouyGCDChQAADs= ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0014.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

比率ӗ= 8;差に関する交互作用&= #12398;検定：
標準得点にӚ= 4;る方法

l対応あり×対応{= 94;しの２要因計画に適= 用

l２カテゴ= 522;の度数の比率に２要= ;因の交互作用がある&#= 12363;を検定。

¡zを求める具体的= 394;式はテクニカルブッ= ;クを参照。

58%

72%

事後テ= ;スト

29%

31%

事前テス= 488;

統制条件

実験条件

例．テストの正&#= 31572;率

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0014_image006.gif Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/gif R0lGODlhNgFfAHcAMSH+GlNvZnR3YXJlOiBNaWNyb3NvZnQgT2ZmaWNlACH5BAEAAAAALAAAAAA1 AV4AgAAAAAAAAAL/jI+py+0Po5y02ouz3vyBD4biSJbmiabq+gXsC8cy6s72jatIzve+WPsJh6Qg 8YgE7JLMptIJtRmjVNiyir1Ns9zQtgsGXcNk07dMPaOx47Vb7WbC4842nTy/D/P6o73PxQfIIzjo 82eYlii3CIXY2FQIaTUpd1BZJYmps+l32VkH2qMpmvJYOoqKQ6pactqqBTvDKuv1WXuIS6kr88rL QgsbjOv7y2lsivxSrGzWfDJcy/w8Eo1qLXxLvbxd1A2t/Z0sLkZeFG7umv60Lobe7rWO3TotPg96 f/0O3yLPr7SPX75NA0XV+1awUsJOB7sthPQQU8NtERdVnDSR2kVD/xsbZXzWEVDIRB+bjdRzclBJ ZSnptOyzEtnLN/862LyJM6fOnTx7+rTwz1u6mXdiGiOKBmkco7+U4qkZEJ7TMFOTRm1XtUtWPFf9 DYVqIGg1r1K7fj1bNqzYeGixmjW3NUtcMEx5zc0E9u4avVH4snlLzm8ogYDtkXWrdm2/tvIKIzzc OLFiwZHyKi7HeKhjh5A1S15LmRHhz2JDJzFdZzPFznBVa2Qd2DVI2PZkm6SN0DZL3A51y+RN0fdR 4Bp/Gj+OPLny5czr6kLtx/JldnClX4ZOBPtp4U2Jg+Ru17tJ8M/FsyRPzLxM9NLUH2UvS7sQ+Z5I B6WfazT+wdX1T2KnHph1k7nXFHzCEGiXgfQg+JyCquxHiICgMUiMg9dQKI2FpUCYA4eHaGgQhvGB iI+I2dhXk4n0kMiQig+ySJCL+qAokIwbwiiRjQbhqJCO+DQHZJBCDklkkUYeiWSSSh5XAAA7 ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0015.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

対数ಕ= 8;形モデル[log-linear m= odel]

l2重以上のクロス"= 920;において、各変数の= ;主効&#= 26524;、交互作用を検定{= 77;る。

lまず、各= 475;ルの度数を対数変換= ;する。それを&#= 21508;セルの平均値とみ{= 94;して主効果・交互作= 用&#= 12398;大きさの指標を算Ñ= 86;し、そこから標準効= 果[standardized= effect]&#= 12392;いう統計量を計算{= 77;る。こ&#= 12428;が標準正規分布にô= 67;うことを利用して有= 意&#= 24615;を判断する。

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0020.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

例．好きな教師のタ= ;イプと
　　= 子供の学年による差= 0064;

334

(-2.98*)

107

(-1.58)

155

(5.65*)

計<= /span>

(-.50)

(-3.98*)

(6.42*)

(-1.12)

中<= /span>3

(1.93)

(2.80*)

(-.66)

(-2.31*)

中<= /span>1

(.45)

(-1.53)

(1.84)

(-.17)

小<= /span>5

(-1.35)

(4.00*)

(-4.29*)

(3.22*)

小<= /span>3

計<= /span>

か&= #12387;こいい

指導୞= 5;心

やさӕ= 5;い

<= /div>

テクニカルブッ&#= 12463;から引用

()内は標= ;準効果 * p<.05

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0020.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml; charset="utf-8" ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0020_image007.gif Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/gif R0lGODlhrAH8AHcAMSH+GlNvZnR3YXJlOiBNaWNyb3NvZnQgT2ZmaWNlACH5BAEAAAAALAEAAACp AfoAgAAAAAAAAAL/jI+py+0Po5y02ouz3rz7D4biSJbmiabqyorAC8fyTNf2jed6oPf+DwwKh8Si 8YjM8ZLMpvNpXEKn1Kr1ihVKs9yuF7b9isfksjVsTqt96LX7DTe34/T0vI7P64n3vb/a9yc4uBdI eFhkiLjIKKbYCHnzGElZmTRpWYmZydmp5AkqsxlK6jlaKniKugqpyprn+iqbOmsZW4tbd5urtsv7 awfM6Ctc7EVs3IWczEy13HwGLR33PA1VbZ0dhK192f39xQ2eOF5+JW6+nb7+hM7e4/6uHS8vWX8/ RI8/o7+f3O/vBcCAwAZOaYEwocKFDBs6fIgBl0GCuSbis0hxFsZ6/xszsur4DqTHUiLXlRwJ6qQ5 lSg5sRz3sqUmmQdpUoz5DafNYTud6Ox56Gc2oUBpFUVC9GghpUeSMsXjFFrUp9So8rFqEqsWrSu5 ApnqVU5YNmNzlt1xdl5aHGDXKnNroy1cLHKL1Z0LCC8/vczuFuT7DzAYwXYJA/BrGKlhxImjLG7M i3FFyJMJS6aszjLmWpc5b9b4+POrzqBFfwxtGhVpWatT12h92jVJ1LJT0q7dCfYq3bgP3+5t6zdw SrxnD3cp/Hij4qSYy3ZuW3lwzdJnUq8eCbop7MSTcx+kPff3Vt7H+wmP3Pwi9JnYb3ZvXX3Q8vKh 0q9PB353/ODv8/9/o192/xklWICNGbjcgH8gyJOCS13noH0QRpiffxSSweB6F0pY4Ia6WOjhMSCG yEWGiJgIGIqEqKgXiwSSuIaLC8II4Ig0RjPhjRjaqGNNOfYYDo9A+iTkkEzIeJ6RO/6oJF1FNukY k1DmJeWUPnZoZYlPZpkZllyes+WXZFUppjdkltlUmGiypeaacbXpJg1IPhgnkWfW2WWKeNrp5Z6K 3eknPHAGOqcehaZ1KIeBRtnnolcB6qg9kEb62qB+JvohpY82qukPmFbY6VaThjrYqKT6Ziqpn1Z1 qqeW7rkqHLFyNasbtWJ1ay+tuppqqLkGs6ugvXb6q1jBojWspsX/lrGsUs2O8WxR0QZ57CfJUjqt iNWyeW2k2b61raSchhvDt1qSW2m3jpqbBbsyuQsmunK+iie8OMorCr112kslvuXqGye/zvibr7qL CnwlwaiOKy/C1yhcKsPoOtwOxAIB7CbFfCqscRMd7/OxmRCH/OfIGK9JcpoWp8woxyejyTI5K79c ZsybumwwoTSLaXM+Fi+s58w5X7rzlz2LavLQsBbN5dF5Euz0Vz9HzWvSEpNL9ZhWB701X1mbpXS9 TGcpGURmn4122mqvnbZEU49t5dfIdt3i22HvC/eUcltLN157D5U3lH+Li/PV4Q7+ptCGb4t4un3P 1bhUgTcZ+V6KXnNdOOZQT65k5QU/Dpfngd0dMOdGih5x5l7bvXi1qF98+eqx1z2736xr7u/rQG9O esamD6m77n/1jvLvQAZ/u+yguyX8L8jXDnny67FNffXWX4999tpvz3333n8vQgEAOw== ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0016.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

対数線形= 514;デル2

l結果を解%= 320;する際に、通常の分= ;散分析との&#= 24847;味の違いに注意す|= 09;し。

¡対数線形= 514;デル分析では、独立= ;変数と従属変数の&#= 21306;別をしていない。 =

¡しかし実&= 555;にはどれか一つが従= ;属変数であり、他&#= 12399;すべて独立変数で{= 54;るのが一般的。

¡従って、#= 201;因A、B、C（CがDV）のク= ;ロス表であれ&#= 12400;、 A×Cの交互作= 992;が分散分析における= ;Cに対= &#= 12377;るAの主効= ;果を意味する。

l要因A(IV)に主効果= 364;あっても各条件のデ= ;ータ数が異&#= 12394;っていることを示{= 77;だけ。

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0008.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

ノンパラ= 398;検出力は低いのか？= ;

l= t&#= 26908;定と比較してメデ|= 51;アン検定の検出力は= 63%、 Mann-Whitney検定は95%。 l一元配= ;置分散分析と比較し&#= 12390;Kruskal-Wallis&#= 26908;定は95%の検出= ;力。 l検出力= ;の低い検定もあるが&#= 12289;一概にそうだと&#= 35328;える訳ではなさそ{= 58;。 l上記の= ;数字は母集団が正規&#= 20998;布している場&#= 21512;の話。

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0009.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

ノンパラ= 398;検出力は低いのか？= ;２

l母集団がロӟ= 2;スティック分布の場&= #21512;、Mann-<= /span>= Whitney検定がt検&= #23450;よりも5%高い。

lもっと変な࠳= 8;布（両側指数関数分&= #24067;など）ではMann-Whitney<= /span>検定はt検&= #23450;の1.5倍。

¡さらӗ= 5;メディアン検定はt検定の2倍&= #12290;

lやはりt検&= #23450;の頑健性の許容範= 258;を超えるような場= 合では、ノンパ= 2521;の方が格段に検出ࡂ= 7;が高い。

¡= ;

¡=

lCited from http://www.tuat.ac.jp/~eth= ology/Columbo/Stat/Easy/power_U.html

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0011.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

余談比率ӗ= 5;t検定、分散分析= 2399;使えるか？

lこれらの= 908;定は仮定の崩れに関= ;してかなり頑&#= 20581;である。

¡よほどひ= 393;い場合（非常に歪度が= 9640;い、サンプル数がऴ= 9;ない、各条件の= 0154;数に大きな違いがӓ= 4;る、など）&#= 12391;ないか&#= 12366;り、結果への影響{= 99;薄い(Glass & Hopkins, 1996)

R= 26;&#= 12539;・・孫引きです。Ĕ= 71;になる人は原典確認= して下さい。

lほぼ大丈= 827;でしょう。

R= 26;&#= 19968;流雑誌でもよく見{= 63;けるし。

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0012.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

参考文献

lGlass, G. V., & Hopkins= , K. D. (1996)　Statistical methods in education and psychology (3rd ed.). 森敏昭・= ;吉田寿夫 (1990) 心理学のための<= /span>&#= 12487;ータ解析テクニカ}= 23;ブック. 北大路= ;書房

柳川尭 (198= 2) &#= 12494;ンパラメトリックĖ= 61;. 培風館= ;

山内光= ;哉 (1998) 心理・教育のため= の統計法(第2版). サイエ= ;ンス社

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/slide0022.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定

randomization testについて

l母集団を考えな= 2356;。手元のサンプルӖ= 4;けを考える。

lよってrandom samplingを必要条件とし= 2394;い。

lそしてもちろん= 7491;規性も等分散もどӓ= 8;でもよい。

l必要なのはrandom assign= ment。

lこの本を読みな= 2373;い。

l橘敏明(1997) 『確率化テストのਬ= 1;法誤用ӕ= 5;ない統計的検定』日本文化科学社= 3;

lなぜ流行らない= 5311; やっӘ= 1;り検定力か？

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FULLSCR_HREF = : FULLSCR_HREF+"#"+GetHrefObj(gCurSld).mSldHref; if(PPTNav.event.ctrlKey) { var w =3D (window.screen.availWidth * 1.0) / 2.0 var h =3D w * (PPTSld.g_origH * 1.0) / PPTSld.g_origW win =3D window.open( MHTMLPrefix+href,null,"toolbar=3D0,resizable=3D1,top= =3D0,left=3D0," + "width=3D"+ w + ",height=3D" + h ); if( win.document.body && PPTSld.g_animUseRuntime ) win.document.body.PPTSldFrameset=3Dwindow; } else { win =3D window.open( MHTMLPrefix+href,null,"fullscreen=3Dyes" ); if( win.document.body && PPTSld.g_animUseRuntime ) win.document.body.PPTSldFrameset=3Dwindow; } } function ToggleVNarration() { rObj=3DPPTSld.document.all("NSPlay") if( rObj && !PPTSld.g_animUseRuntime ) { if( (rObj.playState =3D=3D 1)||(rObj.playState =3D=3D 0) ) rObj.Play() else if( rObj.playState =3D=3D 2 ) rObj.Pause() else return; } else if( PPTSld.g_animUseRuntime ) { narObj =3D PPTSld.document.all("narrationID") if( narObj ) narObj.togglePause() } } function GetCurSldNum() { =20 obj=3DGetHrefObj(gCurSld) if( obj.mOrigVis =3D=3D 1 ) return obj.mSldIdx else =20 return gCurSld } function GetNumSlds() { =20 if( GetHrefObj(gCurSld).mOrigVis =3D=3D 1 ) return GetSldList().mNumVisSlds; else return GetSldList().mList.length } function GetSldNum( href ) { for(ii=3D0; ii 1 ) PopSldList(); else if( !IsFramesMode() ) { if( gLoopCont ) GoToFirst() else EndShow() } } function GoToPrevSld() { ii=3DgCurSld-1 if( ii > 0 ) { obj=3DGetHrefObj(ii) while ( obj && ( obj.mVis =3D=3D 0 ) && ( ii>0 ) ) obj=3DGetHrefObj(--ii) if( ii =3D=3D 0 ) ii=3D1 GoToSldNum(ii) } } function GoToFirst(){ GoToSld( GetHrefObj(1).mSldHref ) } function GoToLast() { ii=3DGetSldList().mList.length if( ii !=3D gCurSld ) GoToSld( GetHrefObj(ii).mSldHref ) } function GoToSldNum( num ) { if( PPTSld.event ) PPTSld.event.cancelBubble=3Dtrue obj =3D GetHrefObj( num ) obj.mVis=3D1 gPrevSld=3DgCurSld gCurSld =3D num; PPTSld.location.replace(MHTMLPrefix+obj.mSldHref) if( IsFramesMode() ) { UpdNavPane(); UpdOtlPane(); UpdNtsPane() } } function GoToSld( href ) { if( PPTSld.event ) PPTSld.event.cancelBubble=3Dtrue GetHrefObj( GetSldNum(href) ).mVis=3D1 PPTSld.location.replace(MHTMLPrefix+href) } function SldUpdated( id ) { if( id =3D=3D GetHrefObj(gCurSld).mSldHref ) return gPrevSld=3DgCurSld gCurSld=3DGetSldNum(id) if( IsFramesMode() ) { UpdNavPane(); UpdOtlPane(); UpdNtsPane() } } function PrevSldViewed(){ GoToSld( GetHrefObj(gPrevSld).mSldHref ) } function HasPrevSld() { return ( gIsEndShow || ( gCurSld !=3D 1 && GetHrefO= bj( gCurSld-1 ).mVis =3D=3D 1 )||( GetCurSldNum() > 1 ) ) } function HasNextSld() { return (GetCurSldNum() !=3D GetNumSlds()) } function CloseWindow() { if( HideMenu() ) return; =09 var event =3D PPTSld.event; if( !IsFramesMode() && event && (event.keyCode=3D=3D27 || event.keyCode=3D= =3D32 || event.type=3D=3D"click" ) ) window.close( self ); CatchNumKeys( self, event ); } function Unload() { gIsEndShow=3D0; } function SetupEndShow() { gIsEndShow=3D1; PPTSld.document.body.scroll=3D"no"; PPTSld.document.onkeypress=3DCloseWindow; PPTSld.document.onclick=3DCloseWindow; PPTSld.document.oncontextmenu=3D_CM; } function EndShow() { if( IsFramesMode() ) return if( PPTSld.event ) PPTSld.event.cancelBubble=3Dtrue doc=3DPPTSld.document var dir =3D doc.body.dir if( dir !=3D "rtl" ) dir =3D "ltr"; doc.open() doc.writeln('

' + ENDSHOW_MESG + '

') doc.close() } function SetSldVisited(){ GetSldList().mList[gCurSld-1].mVisited=3Dtrue } function IsSldVisited(){ return GetSldList().mList[gCurSld-1].mVisited } function hrefList( sldHref, visible, advDelay, advClk ) { this.mSldHref=3D this.mNtsHref =3D sldHref this.mOrigVis=3D this.mVis =3D visible this.mVisited=3D false this.mAdvDelay=3D advDelay this.mAdvOnClk=3D advClk } function SldList(arr,curSld,fEnd) { this.mCurSld =3D curSld; this.mList =3D new Array(); var idx =3D 1; for(ii=3D0;ii 0) { PushSldList(sldList,fEnd); gCurSld =3D 1; } else if( PPTSld.event ) PPTSld.event.cancelBubble=3Dtrue } function PushSldList(arr,fEnd) { var ii =3D gSldStack.length; gSldStack[ii] =3D new SldList(arr,gCurSld,fEnd); GoToSld( gSldStack[ii].mList[0].mSldHref ); } function PopSldList() { if (gSldStack[gSldStack.length-1].fEndShow) EndShow() else { gCurSld =3D gSldStack[gSldStack.length-1].mCurSld; gSldStack[gSldStack.length-1] =3D null; gSldStack.length--; var sldList =3D gSldStack[gSldStack.length-1]; GoToSld( sldList.mList[gCurSld - 1].mSldHref ); } } var custShowList=3Dnew Array(); /********************************************* Navigation button implementation There are 2 types of buttons: ImgBtn, TxtBtn implemented as function objects. They share a similiar interface so the event handlers can call SetActive, for example, on a button=20 object without needing to know exactly=20 what type of button it is. **********************************************/ //---------------------------------- function ImgBtn( oId,bId,w,action ) //---------------------------------- { var t=3Dthis t.Perform =3D _IBP t.SetActive =3D _IBSetA t.SetInactive=3D _IBSetI t.SetPressed =3D _IBSetP t.SetDisabled=3D _IBSetD t.Enabled =3D _IBSetE t.ChangeIcon =3D null t.UserAction =3D action t.ChgState =3D _IBUI t.mObjId =3D oId t.mBorderId=3D bId t.mWidth =3D w t.mIsOn =3D t.mCurState =3D 0 } function _IBSetA() { if( this.mIsOn ) { obj=3Dthis.ChgState( gHiliteClr,gShadowClr,2 ) obj.style.posTop=3D0 } } function _IBSetI() { if( this.mIsOn ) { obj=3Dthis.ChgState( gFaceClr,gFaceClr,1 ) obj.style.posTop=3D0=20 } } function _IBSetP() { if( this.mIsOn ) { obj=3Dthis.ChgState( gShadowClr,gHiliteClr,2 ) obj.style.posLeft+=3D1; obj.style.posTop+=3D1 } } function _IBSetD() { =20 obj=3Dthis.ChgState( gFaceClr,gFaceClr,0 ) obj.style.posTop=3D0=20 } function _IBSetE( state ) { var t=3Dthis GetObj( t.mBorderId ).style.visibility=3D"visible" if( state !=3D t.mIsOn ) { t.mIsOn=3Dstate if( state ) t.SetInactive() else t.SetDisabled() } } function _IBP() { var t=3Dthis if( t.mIsOn ) { if( t.UserAction !=3D null ) t.UserAction() if( t.ChangeIcon ) { obj=3DGetObj(t.mObjId) if( t.ChangeIcon() ) obj.style.posLeft=3Dobj.style.posLeft+(t.mCurState-4)*t.mWidth else obj.style.posLeft=3Dobj.style.posLeft+(t.mCurState-0)*t.mWidth } t.SetActive() } =20 } function _IBUI( clr1,clr2,nextState ) { var t=3Dthis SetBorder( GetObj( t.mBorderId ),clr1,clr2 ) obj=3DGetObj( t.mObjId ) obj.style.posLeft=3Dobj.style.posLeft+(t.mCurState-nextState)*t.mWidth-obj= .style.posTop t.mCurState=3DnextState return obj } //----------------------------------------- function TxtBtn( oId,oeId,action,chkState ) //----------------------------------------- { var t=3Dthis t.Perform =3D _TBP t.SetActive =3D _TBSetA t.SetInactive=3D _TBSetI t.SetPressed =3D _TBSetP t.SetDisabled=3D _TBSetD t.SetEnabled =3D _TBSetE t.GetState =3D chkState t.UserAction =3D action t.ChgState =3D _TBUI t.mObjId =3D oId t.m_elementsId=3D oeId t.mIsOn =3D 1 } function _TBSetA() { var t=3Dthis if( t.mIsOn && !t.GetState() ) t.ChgState( gHiliteClr,gShadowClr,0,0 ) } function _TBSetI() { var t=3Dthis if( t.mIsOn && !t.GetState() ) t.ChgState( gFaceClr,gFaceClr,0,0 ) } function _TBSetP() { if( this.mIsOn ) this.ChgState( gShadowClr,gHiliteClr,1,1 ) } function _TBSetD() { =20 this.ChgState( gFaceClr,gFaceClr,0,0 ) this.mIsOn =3D 0 } function _TBSetE() { var t=3Dthis if( !t.GetState() ) t.ChgState( gFaceClr,gFaceClr,0,0 ) else t.ChgState( gShadowClr,gHiliteClr,1,1 ) t.mIsOn =3D 1 } function _TBP() { var t=3Dthis if( t.mIsOn ) {=20 if( t.UserAction !=3D null ) t.UserAction() if( !t.GetState ) return if( t.GetState() ) t.SetPressed() else t.SetActive() } =20 } function _TBUI( clr1,clr2,lOffset,tOffset ) { SetBorder( GetObj( this.mObjId ),clr1,clr2 ) Offset( GetObj( this.m_elementsId ),lOffset,tOffset ) } function Offset( obj, top, left ){ obj.style.top=3Dtop; obj.style.left=3Dle= ft } function SetBorder( obj, upperLeft, lowerRight ) { s=3Dobj.style; s.borderStyle =3D "solid" s.borderWidth =3D 1=20 s.borderLeftColor =3D s.borderTopColor =3D upperLeft s.borderBottomColor=3D s.borderRightColor =3D lowerRight } function GetBtnObj(){ return gBtnArr[window.event.srcElement.id] } function BtnOnOver(){ b=3DGetBtnObj(); if( b !=3D null ) b.SetActive() } function BtnOnDown(){ b=3DGetBtnObj(); if( b !=3D null ) b.SetPressed() } function BtnOnOut(){ b=3DGetBtnObj(); if( b !=3D null ) b.SetInactive() } function BtnOnUp() { b=3DGetBtnObj() if( b !=3D null ) b.Perform() else Upd() } function GetNtsState(){ return parent.gNtsOpen } function GetOtlState(){ return parent.gOtlOpen } function GetOtlTxtState(){ return parent.gOtlTxtExp } function NtsBtnSetFlag( fVal ) { s=3Ddocument.all.item( this.m_flagId ).style s.display=3D"none" if( fVal ) s.display=3D"" else s.display=3D"none" } function _BSetA_Border(){ b =3D gBtnArr[this.mObjId]; if( b !=3D null ) b.S= etActive() } function _BSetI_Border(){ b =3D gBtnArr[this.mObjId]; if( b !=3D null ) b.S= etInactive() } function _BSetP_Border(){ b =3D gBtnArr[this.mObjId]; if( b !=3D null ) b.S= etPressed() } function _BSetA_BorderImg() {=20 b =3D gBtnArr[this.mBorderId]=20 if( b !=3D null && this.mIsOn && !b.GetState() ) { obj=3Dthis.ChgState( gHiliteClr,gShadowClr,2 ) obj.style.posTop=3D0 } } function _BSetI_BorderImg() {=20 b =3D gBtnArr[this.mBorderId] if( b !=3D null && this.mIsOn && !b.GetState() ) { obj=3Dthis.ChgState( gFaceClr,gFaceClr,1 ) obj.style.posTop=3D0 } } var gHiliteClr=3D"THREEDHIGHLIGHT",gShadowClr=3D"THREEDSHADOW",gFaceClr=3D"= THREEDFACE" var gBtnArr =3D new Array() gBtnArr["nb_otl"] =3D new TxtBtn( "nb_otl","nb_otlElem",parent.ToggleOtlPan= e,GetOtlState ) gBtnArr["nb_otlElem"] =3D new TxtBtn( "nb_otl","nb_otlElem",parent.ToggleOt= lPane,GetOtlState ) gBtnArr["nb_nts"] =3D new ImgBtn( "nb_nts","nb_ntsBorder",10,parent.ToggleN= tsPane ) gBtnArr["nb_nts"].SetActive =3D _BSetA_BorderImg; gBtnArr["nb_nts"].SetInactive =3D _BSetI_BorderImg; gBtnArr["nb_ntsBorder"] =3D new TxtBtn( "nb_ntsBorder","nb_ntsElem",parent.= ToggleNtsPane,GetNtsState ) gBtnArr["nb_ntsElem"] =3D new TxtBtn( "nb_ntsBorder","nb_ntsElem",parent.To= ggleNtsPane,GetNtsState ) gBtnArr["nb_prevBorder"] =3D gBtnArr["nb_prev"]=3D new ImgBtn( "nb_prev","n= b_prevBorder",30,parent.GoToPrevSld ) gBtnArr["nb_nextBorder"] =3D gBtnArr["nb_next"]=3D new ImgBtn( "nb_next","n= b_nextBorder",30,parent.GoToNextSld ) gBtnArr["nb_sldshw"]=3D new ImgBtn( "nb_sldshw","nb_sldshwBorder",18,parent= .FullScreen ) gBtnArr["nb_sldshwBorder"] =3D new TxtBtn( "nb_sldshw","nb_sldshwBorder",pa= rent.FullScreen,null ) gBtnArr["nb_sldshwBorder"].SetActive =3D _BSetA_Border; gBtnArr["nb_sldshwBorder"].SetInactive =3D _BSetI_Border; gBtnArr["nb_sldshwText"] =3D new TxtBtn( "nb_sldshw","nb_sldshwText",parent= .FullScreen,null ) gBtnArr["nb_sldshwText"].SetActive =3D _BSetA_Border; gBtnArr["nb_sldshwText"].SetInactive =3D _BSetI_Border; gBtnArr["nb_voice"] =3D gBtnArr["nb_voiceBorder"] =3D new ImgBtn( "nb_voice= ","nb_voiceBorder",18,parent.ToggleVNarration ) gBtnArr["nb_otlTxtBorder"] =3D gBtnArr["nb_otlTxt"]=3D new ImgBtn( "nb_otlT= xt","nb_otlTxtBorder",23,parent.ToggleOtlText ) gBtnArr["nb_ntsBorder"].m_flagId=3D "nb_nts" gBtnArr["nb_ntsBorder"].SetFlag =3D NtsBtnSetFlag gBtnArr["nb_otlTxt"].ChangeIcon=3D GetOtlTxtState /********************************************* Context menu implementation _CM() is the function that's hooked up to the oncontextmenu event. Once we're asked to show the menu, we first build it by creating DIVs on-the-fly. Then we position it=20 within the screen area so it doesn't get clipped. Creating the DIVs using createElement() means we don't have to write out any extra HTML into the slide HTML files. **********************************************/ var sNext=3D"次へ",sPrev=3D"前へ",sEnd=3D"ス&= #12521;イドショーの終了",s= Font=3D"ＭＳ明朝",sArrow=3D"矢印",sFre= eform=3D"フリーフォーム",sRect=3D= "四角形",sOval=3D"楕円" function ShowMenu() { BuildMenu(); var doc=3DPPTSld.document.body,x=3DPPTSld.event.clientX+doc.scrollLeft,y= =3DPPTSld.event.clientY+doc.scrollTop m =3D PPTSld.document.all.item("ctxtmenu") m.style.pixelLeft=3Dx if( (x+m.scrollWidth > doc.clientWidth)&&(x-m.scrollWidth > 0) ) m.style.pixelLeft=3Dx-m.scrollWidth m.style.pixelTop=3Dy if( (y+m.scrollHeight > doc.clientHeight)&&(y-m.scrollHeight > 0) ) m.style.pixelTop=3Dy-m.scrollHeight m.style.display=3D"" } function _CM() { if( !parent.IsFullScrMode() ) return; if(!PPTSld.event.ctrlKey) { ShowMenu() return false } else HideMenu() } function BuildMenu() { if( PPTSld.document.all.item("ctxtmenu") ) return var mObj=3DCreateItem( PPTSld.document.body ) mObj.id=3D"ctxtmenu" mObj.style.visibility=3D"hidden" var s=3DmObj.style s.position=3D"absolute" s.cursor=3D"default" s.width=3D"120px" SetCMBorder(mObj,"menu","black") var iObj=3DCreateItem( mObj ) SetCMBorder( iObj, "threedhighlight","threedshadow" ) iObj.style.padding=3D2 CreateMenuItem( iObj,sNext,M_GoNextSld,M_True ) CreateMenuItem( iObj,sPrev,M_GoPrevSld,M_HasPrevSld ) =09 CreateSeparator( iObj ) CreateMenuItem( iObj,sEnd,M_End,M_True ) mObj.style.visibility=3D"visible" } function Cancel() { window.event.cancelBubble=3Dtrue; window.event.returnVa= lue=3Dfalse } function Highlight() { ChangeClr("activecaption","threedhighlight") } function Deselect() { ChangeClr("threedface","menutext") } function Perform() { e=3DPPTSld.event.srcElement if( e.type=3D=3D"menuitem" && e.IsActive() ) e.Action() else PPTSld.event.cancelBubble=3Dtrue } function ChangeClr( bg,clr ) { e=3DPPTSld.event.srcElement if( e.type=3D=3D"menuitem" && e.IsActive() ) { e.style.backgroundColor=3Dbg e.style.color=3Dclr } } function M_HasPrevSld() { return( parent.HasPrevSld() ) } function M_GoNextSld() { if( gIsEndShow ) M_End(); else GoToNextSld() } function M_GoPrevSld() { if( gIsEndShow ) { gIsEndShow=3D0; history.back();= PPTSld.event.cancelBubble=3Dtrue; } else GoToPrevSld() } function M_True() { return true } function M_End() { window.close( self ) } function CreateMenuItem( node,text,action,eval ) { var e=3DCreateItem( node ) e.type=3D"menuitem" e.Action=3Daction e.IsActive=3Deval e.innerHTML=3Dtext if( !e.IsActive() ) e.style.color=3D"threedshadow" e.onclick=3DPerform e.onmouseover=3DHighlight e.onmouseout=3DDeselect s=3De.style; s.fontFamily=3DsFont s.fontSize=3D"9pt" s.paddingLeft=3D2 } function CreateSeparator( node ) { var sObj=3DCreateItem( node ) SetCMBorder(sObj,"menu","menu") var s=3DsObj.style s.borderTopColor=3D"threedshadow" s.borderBottomColor=3D"threedhighlight" s.height=3D1 s.fontSize=3D"0px" } function CreateItem( node ) { var elem=3DPPTSld.document.createElement("DIV") node.insertBefore( elem ) return elem } function SetCMBorder( o,ltClr,rbClr ) { var s=3Do.style s.backgroundColor=3D"menu" s.borderStyle=3D"solid" s.borderWidth=3D1 s.borderColor=3DltClr+" "+rbClr+" "+rbClr+" "+ltClr } ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/fullscreen.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/buttons.gif Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/gif R0lGODlhWAESAPf4AAAAAIAAAACAAICAAAAAgIAAgACAgICAgAQEBISEBASEBISEhAQEhMTExAQE /KTM9Pz8/ERERPz8BAT8/KSkpGRkhMTcxCRkxAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMDAwP8AAAD/AP//AAAA//8A/wD//////yH5BAEAAPgALAAAAABYARIA QAj/APEJHEiwoMGDCBMqXMiwocOHECNKnEixosWLGCEiQKCRo8YDIEHig2DxAD4LKD1avDDhgUuV GUOGbHBR5QGYFBG4fHAB58EKECJEwCfUYAWPFGAygLCRKQIIUKM6WAohKUGgCikcFWh1INWoYKVS 7SrQ41GbIhGYLAuVQVOoC+IyXUuUAkG1HE3KFDhAwkgJc5/qDZmxsOHDiBMrXsy4sePDGyP7lChT 5MULmDPnlDw5YmW6FTNrfgi0aNGEZPEtbfo2bNTUpYeeRph69dPWrqvCNFuBIGG1A59CYPAVQtwF cw0OxWdTIOiBCQAjaAB17fOFII8voGmRc+eOkilm/z9OvTtnjN4hYk1YoT3H2rnBOphPAB9skgq3 2lcaX/5YnJVt9BloAar12UEIRGCZdQghMABI1Tn32IQUVthYexhmqGGGMBHAgIfEhSiiiATAtOGJ GnYI4ogsEldicAYOGNJGZaml3Y0L3NTZUBz1xlB0PUoUI0jlVWRSVN89xBKSGB1YU1TMoRfVBEle hR9HQs1GEHxQ3RZZbveZthxt/LEmXHyp5XWABSCpaRJwbM13gAACPHVccgJFgF+NEhqUAEkQSCfc ddhVhh5dVTaEAEsTUNlkZUWKN9BNGDE6QU8OrSdbllzpxyVTTrU21Uj3scfhp7nNpyoDaTIEJ3P9 If8J2kbLNYegg9JRBwGhFvbq66+ZUiDssMQWK2yHxiZLrInKNotss8l+B5yBrr5p2UIJvortANoC 6+234IbLla/elRtZjeamh5CC3Sb0YLvixivvYkDFGlZqBNh7r4n6goVvv6/ZlCicN+kL71ALTnpQ dCIZp7CihkLA3UQmoWRBogyxtBPGCTnZncVR1rSTo5nuydC/Eo8kUH+lOoTyyvjoCuZu+PjYIKLD rZybtrM1d10C0QXKEVz48GrQkEeWdFJKlbb0UmEeV0SzyC6RvNB646LWIVjUNeC1zAFb+RDKXksM 9r531bwmpQW9+hQDDsx5pqwDRWBXcFES2hc+gEn/wJGdEEWdE6LoWcoxQweaTNmkhydkKaYMYY2Q p1unbLl/pPKbn3v7EZRvrKvqlja2ONvrtoIw9tn2g32/tQBlhtYkU+MNikZ7QYlPDPuMldpOmuJX nVo5VF3HjI+q89mteX5IDd/fVFClma5kiE4f2XUJhlz09gj2NbTDRifkmu7zXjR++RVJ/lPznuvr QH2iD6S+UewP9Dnon6d2NLwN8n90BB6hC68cFMCHoe+ACASP9c4DowUyEF0OPFcDI0ij/VXPaAKC UfhS95AKGoQ7IBRICI1HwhGaUIQoLGEKT6jCFrLwhSuMoQtlCMMZ2rCGOKShDm+4wxzy8Ic+DGIP B4cIRCKGMCAAOy== ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/frame.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" ノンパラメトリッ= 463;検定 ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/outline.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii"

1	ノン= パラメトリック検定発表者: 中西
2	パラ= メトリック検定[parametric test] パラメータ推定値= 395;もとづく検定。「パラメータ（母= 968;）」とは母集団の分= ;布を規定する変数の&#= 12371;と。典型的には、正規= 0998;布を規定する平均ࠃ= 6;や標準偏差のこと（&= #65311;） t検定やF検定（分散&#= 20998;析）はこれに含ま\|= 28;る。
3	ノン= パラメトリック検定[no= n-] 度数や順序関係に= 966;点をあててデータを= ;分析する。パラメトリックで= 394;い＝母集団の分布に= ;ついて一切仮定を置&#= 12363;ない。パラメータ（平均= 0516;や標準偏差）が必ව= 1;ないので、名義尺度&= #12420;順序尺度でも適用= 487;能。データが無作為抽= 986;でなければならない= ;点はパラメトリック&#= 12392;同じ。（randomization testを除く）パラメトリックで= 394;いものすべてを指す= ;（適合度の検定など&#= 12418;含む）ので、非常{= 95;広範な物言いである= 。
4	ノン= パラ検定の種類別紙参照これがすべてでは= 2354;りません。ノンパラメトリッ= 463;だけど「検定」でな= ;い統計手法ももちろ&#= 12435;ある。コメント質的研究法とか最&#= 36817;流行りだからノン\|= 97;ラの時代が来るかも= :-]
5	検定= の選択基準尺度水準名義/順序/… 要因数１要因 / ２要因/… 条件数 1条件/2条件/3条件以ߍ= 8; 1条件とは、理論的&= #12394;値との比較をする= 418;の対応あり/なし
6	尺度= 水準データが順序尺度= 197;上であれば迷わず順= ;序尺度の検定を。検定力の差は言う= 2414;でもない。サインランク検定= 2394;ど、条件が合うなӚ= 5;より高い水準の検定&= #12434;。当然ながら、デー= 479;がどの尺度水準を満= ;たしているかを考え&#= 12427;必要がある。順序関係のあるデ= 2540;タなのにカテゴリӝ= 9;ルに処理していない&= #12363;？
7	ノン= パラメトリック検定= 2398;利点と欠点利点 DVが順序尺度、名義&#= 23610;度でも検定できるz= 90; 集めたデータが正#= 215;分布してなくてもよ= ;い。条件間で誤差分散= 364;違ってもよい。サンプルサイズが= 567;さくてもよい。計算が比較的簡単= 290;<< 今や利点ではないA= 311; 欠点多少検出力が落ち= 427;（※）交互作用などを見= 424;うとすると苦労する= ;。
8	逆正= 弦変換法（角変換法= 5289; ２カテゴリに分類= 373;れた測定値のカテゴ= ;リ度数の比率につい&#= 12390;、２つ以上の要因{= 98;効果（主効果、交互= 作用）を吟味する。度数の比率(P)を逆正&= #24358;変換し、 θ =3D sin^-1(√P) 　これを各条件の= 179;均値とみなしてχ^{2分散分析を行う。}
9	例．= 医薬品の使用に対す= 2427;賛否
10	例．= ;医薬品の使用に対す&#= 12427;賛否
11	逆正= ;弦変換法₂ 群内分散は821/n。（条= ;件間でnが異なる場合&= #12398;修正あり。） (各要因のSS / 群内分ਣ= 5;) がχ²分布に従うz= 90; 自由度の求め方は= 6890;常の分散分析と同ӕ= 6;。下位検定（単純主= 177;果、多重比較）もで= ;きる。多重比較はライア= 2531;法。単純主効果につい= 2390;はそのままなので஽= 3;。
12	例．= ;医薬品の使用に対す&#= 12427;賛否
13	比率= ;の差に関する交互作&#= 29992;の検定：標準得点による方法= ; 対応あり×対応な{= 75;の２要因計画に適用= ２カテゴリの度数= 398;比率に２要因の交互= ;作用があるかを検定&#= 12290; zを求める具体的な&#= 24335;はテクニカルブッ\|= 63;を参照。
14	対数= ;線形モデル[log-linear model] 2重以上のクロス表= 2395;おいて、各変数のߒ= 7;効果、交互作用を検&= #23450;する。まず、各セルの度= 968;を対数変換する。そ= ;れを各セルの平均値&#= 12392;みなして主効果・É= 32;互作用の大きさの指= 標を算出し、そこか= 2425;標準効果[standardized effect]という統計量をš= 36;算する。これが標準= 正規分布に従うこと= 2434;利用して有意性を࠶= 8;断する。
15	例．= ;好きな教師のタイプ&#= 12392; =20 　　子供の学年によ&= #12427;差異
16	対数= ;線形モデル₂ 結果を解釈する際= 395;、通常の分散分析と= ;の意味の違いに注意&#= 12377;べし。対数線形モデル分= 6512;では、独立変数と঎= 7;属変数の区別をして&= #12356;ない。しかし実際にはど= 2428;か一つが従属変数ӗ= 1;あり、他はすべて独&= #31435;変数であるのが一!= 324;的。従って、要因A、B、C= （CがDV）のクロス表で= あれば、 A×Cの交互作用が分&#= 25955;分析におけるCに対= 377;るAの主効果を意味ӕ= 7;る。要因A(IV)に主効果が{= 54;っても各条件のデー= タ数が異なっている= 2371;とを示すだけ。
17	ノン= ;パラの検出力は低い&#= 12398;か？ t検定と比較してメ= 2487;ィアン検定の検出ࡂ= 7;は63%、 Mann-Whitney検定は95%。一元配置分散分析= 392;比較してKruskal-Wallis検定は9= 5%の検出力。検出力の低い検定= 418;あるが、一概にそう= ;だと言える訳ではな&#= 12373;そう。上記の数字は母集= 243;が正規分布している= ;場合の話。
18	ノン= ;パラの検出力は低い&#= 12398;か？_２母集団がロジステ= 451;ック分布の場合、Mann-Wh= itney検定がt検定よりも5%= 9640;い。もっと変な分布（= 001;側指数関数分布など= ;）ではMann-Whitney検定はt検ê= 50;の1.5倍。さらにメディアン= 6908;定はt検定の2倍。やはりt検定の頑健= 4615;の許容範囲を超えӚ= 7;ような場合では、ノ&= #12531;パラの方が格段に= 908;出力が高い。 Cited from http://www.= tuat.ac.jp/~ethology/Columbo/Stat/Easy/power_U.html
19	^{余&#= 35527;}比率にt検定、分散&#= 20998;析は使えるか？これらの検定は仮= 450;の崩れに関してかな= ;り頑健である。よほどひどい場合= 5288;非常に歪度が高いӌ= 9;サンプル数が少ない&= #12289;各条件の人数に大= 365;な違いがある、など= ;）でないかぎり、結&#= 26524;への影響は薄い(Glass & Hopkins, 1996) ・・・孫引きです&= #12290;気になる人は原典= 906;認して下さい。ほぼ大丈夫でしょ= 358;。一流雑誌でもよく&= #35211;かけるし。
20	参考= ;文献 Glass, G. V., & Hopkins, K. D. (1996)　Statistical methods= in education and psychology (3rd ed.). 森敏昭・吉田寿夫 (1990) 心理学のための\|= 87;ータ解析テクニカル= ブック. 北大路書房柳川尭 (1982) ノンパラ= 513;トリック法. 培風館山内光哉 (1998) 心理・= 945;育のための統計法(౑= 2;2版). サイエンス社
21	randomization t= estについて母集団を考えない= 290;手元のサンプルだけ= ;を考える。よってrandom samplingを必要Ĉ= 65;件としない。そしてもちろん正#= 215;性も等分散もどうで= ;もよい。必要なのはrandom assignment。この本を読みなさ= 356;。橘敏明(1997) 『確率化= 486;ストの方法誤用しない統計的= 908;定』日本文化科学社なぜ流行らない？ = 2420;っぱり検定力か？

------=_NextPart_01C42788.B132D2B0 Content-Location: file:///C:/651992A1/nonpara.files/filelist.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml; charset="utf-8" ------=_NextPart_01C42788.B132D2B0--

1	ノン= パラメトリック検定発表者: 中西
2	パラ= メトリック検定[parametric test] パラメータ推定値= 395;もとづく検定。「パラメータ（母= 968;）」とは母集団の分= ;布を規定する変数の&#= 12371;と。典型的には、正規= 0998;布を規定する平均ࠃ= 6;や標準偏差のこと（&= #65311;） t検定やF検定（分散&#= 20998;析）はこれに含ま\|= 28;る。
3	ノン= パラメトリック検定[no= n-] 度数や順序関係に= 966;点をあててデータを= ;分析する。パラメトリックで= 394;い＝母集団の分布に= ;ついて一切仮定を置&#= 12363;ない。パラメータ（平均= 0516;や標準偏差）が必ව= 1;ないので、名義尺度&= #12420;順序尺度でも適用= 487;能。データが無作為抽= 986;でなければならない= ;点はパラメトリック&#= 12392;同じ。（randomization testを除く）パラメトリックで= 394;いものすべてを指す= ;（適合度の検定など&#= 12418;含む）ので、非常{= 95;広範な物言いである= 。
4	ノン= パラ検定の種類別紙参照これがすべてでは= 2354;りません。ノンパラメトリッ= 463;だけど「検定」でな= ;い統計手法ももちろ&#= 12435;ある。コメント質的研究法とか最&#= 36817;流行りだからノン\|= 97;ラの時代が来るかも= :-]
5	検定= の選択基準尺度水準名義/順序/… 要因数１要因 / ２要因/… 条件数 1条件/2条件/3条件以ߍ= 8; 1条件とは、理論的&= #12394;値との比較をする= 418;の対応あり/なし
6	尺度= 水準データが順序尺度= 197;上であれば迷わず順= ;序尺度の検定を。検定力の差は言う= 2414;でもない。サインランク検定= 2394;ど、条件が合うなӚ= 5;より高い水準の検定&= #12434;。当然ながら、デー= 479;がどの尺度水準を満= ;たしているかを考え&#= 12427;必要がある。順序関係のあるデ= 2540;タなのにカテゴリӝ= 9;ルに処理していない&= #12363;？
7	ノン= パラメトリック検定= 2398;利点と欠点利点 DVが順序尺度、名義&#= 23610;度でも検定できるz= 90; 集めたデータが正#= 215;分布してなくてもよ= ;い。条件間で誤差分散= 364;違ってもよい。サンプルサイズが= 567;さくてもよい。計算が比較的簡単= 290;<< 今や利点ではないA= 311; 欠点多少検出力が落ち= 427;（※）交互作用などを見= 424;うとすると苦労する= ;。
8	逆正= 弦変換法（角変換法= 5289; ２カテゴリに分類= 373;れた測定値のカテゴ= ;リ度数の比率につい&#= 12390;、２つ以上の要因{= 98;効果（主効果、交互= 作用）を吟味する。度数の比率(P)を逆正&= #24358;変換し、 θ =3D sin^-1(√P) 　これを各条件の= 179;均値とみなしてχ^{2分散分析を行う。}
9	例．= 医薬品の使用に対す= 2427;賛否
10	例．= ;医薬品の使用に対す&#= 12427;賛否
11	逆正= ;弦変換法₂ 群内分散は821/n。（条= ;件間でnが異なる場合&= #12398;修正あり。） (各要因のSS / 群内分ਣ= 5;) がχ²分布に従うz= 90; 自由度の求め方は= 6890;常の分散分析と同ӕ= 6;。下位検定（単純主= 177;果、多重比較）もで= ;きる。多重比較はライア= 2531;法。単純主効果につい= 2390;はそのままなので஽= 3;。
12	例．= ;医薬品の使用に対す&#= 12427;賛否
13	比率= ;の差に関する交互作&#= 29992;の検定：標準得点による方法= ; 対応あり×対応な{= 75;の２要因計画に適用= ２カテゴリの度数= 398;比率に２要因の交互= ;作用があるかを検定&#= 12290; zを求める具体的な&#= 24335;はテクニカルブッ\|= 63;を参照。
14	対数= ;線形モデル[log-linear model] 2重以上のクロス表= 2395;おいて、各変数のߒ= 7;効果、交互作用を検&= #23450;する。まず、各セルの度= 968;を対数変換する。そ= ;れを各セルの平均値&#= 12392;みなして主効果・É= 32;互作用の大きさの指= 標を算出し、そこか= 2425;標準効果[standardized effect]という統計量をš= 36;算する。これが標準= 正規分布に従うこと= 2434;利用して有意性を࠶= 8;断する。
15	例．= ;好きな教師のタイプ&#= 12392; =20 　　子供の学年によ&= #12427;差異
16	対数= ;線形モデル₂ 結果を解釈する際= 395;、通常の分散分析と= ;の意味の違いに注意&#= 12377;べし。対数線形モデル分= 6512;では、独立変数と঎= 7;属変数の区別をして&= #12356;ない。しかし実際にはど= 2428;か一つが従属変数ӗ= 1;あり、他はすべて独&= #31435;変数であるのが一!= 324;的。従って、要因A、B、C= （CがDV）のクロス表で= あれば、 A×Cの交互作用が分&#= 25955;分析におけるCに対= 377;るAの主効果を意味ӕ= 7;る。要因A(IV)に主効果が{= 54;っても各条件のデー= タ数が異なっている= 2371;とを示すだけ。
17	ノン= ;パラの検出力は低い&#= 12398;か？ t検定と比較してメ= 2487;ィアン検定の検出ࡂ= 7;は63%、 Mann-Whitney検定は95%。一元配置分散分析= 392;比較してKruskal-Wallis検定は9= 5%の検出力。検出力の低い検定= 418;あるが、一概にそう= ;だと言える訳ではな&#= 12373;そう。上記の数字は母集= 243;が正規分布している= ;場合の話。
18	ノン= ;パラの検出力は低い&#= 12398;か？_２母集団がロジステ= 451;ック分布の場合、Mann-Wh= itney検定がt検定よりも5%= 9640;い。もっと変な分布（= 001;側指数関数分布など= ;）ではMann-Whitney検定はt検ê= 50;の1.5倍。さらにメディアン= 6908;定はt検定の2倍。やはりt検定の頑健= 4615;の許容範囲を超えӚ= 7;ような場合では、ノ&= #12531;パラの方が格段に= 908;出力が高い。 Cited from http://www.= tuat.ac.jp/~ethology/Columbo/Stat/Easy/power_U.html
19	^{余&#= 35527;}比率にt検定、分散&#= 20998;析は使えるか？これらの検定は仮= 450;の崩れに関してかな= ;り頑健である。よほどひどい場合= 5288;非常に歪度が高いӌ= 9;サンプル数が少ない&= #12289;各条件の人数に大= 365;な違いがある、など= ;）でないかぎり、結&#= 26524;への影響は薄い(Glass & Hopkins, 1996) ・・・孫引きです&= #12290;気になる人は原典= 906;認して下さい。ほぼ大丈夫でしょ= 358;。一流雑誌でもよく&= #35211;かけるし。
20	参考= ;文献 Glass, G. V., & Hopkins, K. D. (1996)　Statistical methods= in education and psychology (3rd ed.). 森敏昭・吉田寿夫 (1990) 心理学のための\|= 87;ータ解析テクニカル= ブック. 北大路書房柳川尭 (1982) ノンパラ= 513;トリック法. 培風館山内光哉 (1998) 心理・= 945;育のための統計法(౑= 2;2版). サイエンス社
21	randomization t= estについて母集団を考えない= 290;手元のサンプルだけ= ;を考える。よってrandom samplingを必要Ĉ= 65;件としない。そしてもちろん正#= 215;性も等分散もどうで= ;もよい。必要なのはrandom assignment。この本を読みなさ= 356;。橘敏明(1997) 『確率化= 486;ストの方法誤用しない統計的= 908;定』日本文化科学社なぜ流行らない？ = 2420;っぱり検定力か？