○
オリンピックがはじまり4連休となった。しかし、私はこの3日間職場に来ている。たまった仕事を一挙に片付けようとしている。コロナの予防接種の書類の整理、学期末試験の準備、月曜日の授業でのPowerPoint の準備などである。ただ、午前中だけ仕事をして、終わるとアパートに帰っている。明日も職場に来ようかと思っている。4日間連続で研究室に来て、滞留していた仕事を片付けよう。するると楽になるはずだ。
今日はまた夜にZoomの会議がある。あるアンケートの成果の発表だ。人から送られてきた資料だが、統計学に疎い自分にはよく分からない。カイ二乗検定などなんだこりゃ？という次第だ。この意味が分からないと、今日の会議では沈黙するだけだ。
Wikipediaで調べると、「帰無仮説が正しければ検定統計量が漸近的にカイ二乗分布に従うような統計的検定法の総称である。」「観察された事象の相対的頻度がある頻度分布に従う」という帰無仮説を検定するものである、などとある。
両者の間には関係があるという仮説をたててみて、それが統計的に仮説が成り立たない、ことが帰無仮説なのか。自分なりにまとめると、風が吹くと桶屋が儲かるという仮説を立てる。そして、この両者の間の相関関係を想定してみる。しかし、統計的に、風が吹く、桶屋が儲かる、という二つの減少の間には、統計的に有意な相関性が見つからない。ということか？
おっくうがらないで統計学の本を一冊読めばわかるのだろうが、その一冊がこの年齢になってくると読めない。
cromaconceptovisual / Pixabay
コメントを残す