一致性の指標 カッパ係数

カテゴリデータ（名義尺度）の一致性の指標に、カッパ係数（kappa statistic）があります。これは、例えば、同じ患者さんに対する医師の診断が、A医師とB医師でどれくらい一致しているかを調べる場合などに利用できます。

一般的にカッパ係数（k）の値が、0.41～0.60の間の場合は中程度の一致、0.61～0.80の間の場合はかなりの一致、0.80を超える場合にはほぼ完ぺきに一致として解釈します。

反復測定による二元配置分散分析

反復測定による二元配置分散分析を実行する場合には、Mauklyの球面性の仮定を満たすことができるかを調べる必要があります

。
この仮定を満たさない場合、F分布から得られる有意確率が小さくなってしまうことが知られています。

Mauklyの球面性の仮定を満たす場合は、反復測定の分散分析の結果として、交互作用が有意となるかどうかを調べます。
交互作用が有意であれば、被験者間因子によって反復測定因子の変化のパターンが異なることを主張できます。
交互作用が有意でない場合は、反復測定因子の変化のパターンに違いがあるとはいえないため、
単純に被験者間因子に有意な差があるかどうかだけに注目します。

Excelによるｔ検定（3）ヒストグラム

ｔ検定を行う前に、量的変数が正規分布にしたがうといえるかどうか を調べる必要があります。
正規分布にしたがう量的変数を利用して分析するのがｔ検定のお作法です。

正規性の評価方法にはいくつかのやり方がありますが、もっとも簡単なのはグラフを描いて視覚的に確認する方法です。
この場合に作成するグラフはヒストグラムになります。

以下、Excel2007でのヒストグラムの作成の手順です。

１．「データ」メニューから「データの分析」をクリックします。
２．データ分析の画面の「ヒストグラム」を選択します。




３．データの範囲を選択します。
４．「グラフの表示」チェックボックスをオンにして、OKボタンをクリックします。
５．作成されたヒストグラムを選択します。
６．「デザイン」メニューからグラフのレイアウトを選択します。




７．ヒストグラムの棒を右クリックして、「データ系列の書式設定」を選択します。
８．好みのデザインに変更します。








上記の手順を行い、A群とB群のそれぞれのヒストグラムを作成しました。
分布の山は1つだけで、多少のずれがありますが、おおむね正規分布としてよさそうです。
なお、視覚的に見るだけではなく、数値的に判断するためには、正規性の検定を実行します。