順序尺度によるデータの散布度は、標準偏差である。
名義尺度によるデータの中央値として、平均値が算出できる。
有意水準とは、帰無仮説が真であるとき帰無仮説を棄却する確率である。
対立仮説は、否定される予想の上で立てられる統計的仮説である。
帰無仮説を棄却することが誤った判断になっている場合を、第一種の誤りという。
有意水準のことを危険率ともいう。
クロス集計表の連関の検定で利用される確率分布はF分布である。
1要因分散分析の帰無仮説は、「少なくとも1組の水準間の母平均は等しい」である。
量的な説明変数によって1つの質的な基準変数を予測するための解析方法は重回帰分析である。
量的な説明変数によって1つの量的的な基準変数を予測するための解析方法は判別分析である。
t検定はノンパラメトリック検定である。
ヒストグラムは質的変数のデータの傾向を図式化するときに用いられる。
メタ分析では同じ研究課題について複数の研究結果を統合して解析する。
対照試験は一事例実験よりも結果にバイアスがかかる。
二つの標本の平均値の差の検定法は、分散分析である。
身長は間隔尺度である。
中学1年のときの5教科の得点から、中学2年のときの英語の得点を予測したい時に用いるのは、因子分析である。
自尊心の得点(平均的)が中学1年のときと中学3年のときで変化するかどうかを調べたい時に用いるのは、分散分析である。
中学1年生と2年生と3年生の3つのグループ間で、自尊心の得点(平均点)には違いがあるかどうかを調べたい時に用いるのは、分散分析である。
植物が部屋にある部屋で勉強すると、ない部屋で勉強するよりも単語テストの成績がよくなるかどうかを調べたい時に用いるのは、カイ二乗分析である。
5教科(国語・英語・数学・社会・理科)の各得点から、これらの背後にある潜在因子を知りたい時に用いるのは因子分析である。
四分位偏差は、質的変数によるデータの中央値として用いることができる。
平均値は、量的変数によるデータの中央値として用いることができる。
帰無仮説の採択が誤った判断になっている場合を、第二種の誤りという。
分散分析はパラメトリック検定である。