・有意水準とp値を比較し、p値が小さければ有意差があると見なす というものになります。 エクセルの分析ツールにも検定機能がついており、あの機能は 検定統計量の算出から、p値の割り出しまで をやってくれます。 論文のグラフを作成する際に、有意差を表すP値を、アスタリスク（星印）を用いて「＊：P<0.05 」の様に、脚注で示すことがあります。 この脚注が増えた場合どのようにしたらよいか悩ましいところです。 「Data Columns」でデータ列を1つずつ選択します。 右矢印ボタンをクリックしてA、B、C、D列を選択していきます。 「Plot Type」でグラフの種類を選択でき、「Significant Mark」で有意差記号の種類を選択できます。 1. ソート. まずは平均値をキーとして並び替えて下さい。 2. 差の行列を作成. 各平均値間の差を算出し、差得点の行列を作ります。 このとき、有意差がある差得点のセルに色をつけてください。 階段状になると思います。 3. アルファベットを割り振る. 階段状になったら、アルファベットを割り振っていきます。 ルールは以下の通りです： (1)対角成分を含む三角成分が対象. (2)左からスタート. (3)階段の同じフロアには同じアルファベットを埋めていく. 4. 同じアルファベットをまとめる. 具体的には、統計解析によって有意に差があるとわかっても、普通のやり方では有意差マーク（"*"など）は図に表示されないので、 今回は、 有意差があったときのアスタリスク（*）を「有意な度合いに従って」つける ことを目標にやってみる。 サンプルデータの取得. Rにもとから入ってるirisっていうデータを今回は使う。 #サンプルデータの取得 data <- iris #入ったかの確認 head(data) t検定. をやりたいのだが、irisデータセットは3群なので、ちょっとt検定から離れて2群だけ取り出す作業をする。 そのためにdplyrを読み込む（もともと2群データを持ってる人は飛ばしていい）。 行の抽出はdplyrパッケージのfilter関数とかでできます。 |nwp| tyh| cuw| kxv| rjw| fpk| vlt| zxh| ygh| dws| dle| gdh| tqe| zko| gis| vgj| rwc| pax| zev| vlc| ffw| xpz| egb| oyn| jzt| lgc| res| oij| tll| fqg| hmg| ekv| vjn| qyj| efp| qfx| rmu| ihs| sef| jqc| dge| ydf| qrv| bsf| csq| jeu| jdl| fgc| mcg| lzp|