1. データに名前を付ける (必須)
2. データの入力
144例リンパ節陽性患者の年齢を入力してあります
例のようにデータを入力してください
データは , ; /Enter /Tab /Spaceで区切ることができます
データはCSV(1列)からコピーされ、ボックスに貼り付けられます
欠損値はNAとして入力されます
サンプルデータをアップロードします
2. 最初の行を列名として使用?
3. 最初の列を行名として使用? (重複なし)
正しい区切りと引用符を選ばないとデータがうまく入力されません。
指定されたパラメータは一般年齢50歳です
帰無仮説
年齢が50歳かどうかを知りたかったので、1番目の対立仮説を選択します
正規Q-Qプロット
ヒストグラム
ビンの数が0の場合、プロットはデフォルトのビンの数を使用します
密度プロット
P <0.05であるため、リンパ節陽性集団の年齢は50歳とは有意に異なると結論付けました。 したがって、一般的なリンパ節陽性集団の年齢は50歳ではありませんでした。指定された平均を44にリセットすると、P> 0.05を得ることができます。
この例は、27人のエストロゲン受容体(ER)陽性のリンパ節陽性患者(Group.1-Age.positive)と117人のER陰性患者(Group.2-Age.negative)の年齢です。
群 1
群 2
欠測値はNAと入力し、2つのセットのデータの長さが同じになるようにします。長さが異なるとエラーになります。
T検定を行う前に、分散が等しいかを確認し、使用するT検定の種類を決める必要があります。
v1 = v2: 群1と群2の母分散は等しい
μ₁ = μ₂: 群1と群2の母平均は等しい
このデフォルト設定では、ER陽性の患者の年齢がER陰性の患者と有意に異なるかどうかを知りたいです
この例では、F検定のP値は約0.15(> 0.05)であり、データの分散が等しいことを示しています。 したがって、「2標本t検定」の結果を使います
この例では、ER陽性のリンパ節陽性集団の年齢はER陰性と有意差がないと結論付けました(P = 0.55、「2標本t検定」から)
ここでの例は、ある薬の影響を受けた睡眠時間です。 薬を服用する前後の睡眠時間を記録した
群1 (服用前)
群2 (服用後)
Δ = 0: 群1 (服用前) と群2 (服用後) に差がない
このデフォルト設定では、薬が効果があるかどうかを知りたいです。 つまり、薬を服用した後で睡眠時間が変わったかどうかを検定したいです。
デフォルト設定から、この薬は睡眠時間に有意な影響を及ぼさないと結論付けました。 (P = 0.2)