さらに説明変数（比較したいグループ分けをする変数）変数の個数は？二値尺度（対応がない場合）割合の差：カイ２乗検定，フィッシャーの直接確率法（II-5），オッズ比（II-2）二値尺度（対応がある場合）割合の差：マクネマー検定（II-5）名義尺度割合の差：カイ２乗検定（II-5）順序尺度コクラン・アーミテージ検定，マ数量尺度平均の差：ｔ検定（II-4），ロジスンテル検定（II-8）ティック解析（III-3）二値尺度 層化分析（マンテル・ヘンツェル法）（III-2）ロジスティック解析（III-3）重回帰分析（III-3），共分散分析（III-5）生存分析（III-4）数量尺度生存時間目的変数と説明変数の区別がない主成分分析・因子分析（III-6）集めようとしているデータ（変数）の尺度の種類がわかったかな？では，フローチャートを見てみよう．1個代表値，ばらつき（II-1），母平均の推定（II-5）2個目的変数と説明変数の種類は？一致性の検討をしたい場合→カッパ統計量（III-7）3個以上目的変数の種類は？基準値や分類方法を決めて値のカテゴリ化や再割当てなどを行うと，次のように尺度の種類を変えることができます．数量尺度→順序尺度→二値尺度名義尺度→二値尺度二値尺度ノンパラメトリック解析：マン・ホイットニーのＵ検定（独立２群間の検定）（III-8）ノンパラメトリック解析：ウィルコクソンの符号つき順位和検定（対応のある２群間の検定）（III-8）ノンパラメトリック解析：クラスカル・ワリス検定（独立多群間の検定）（III-8）相関係数：スピアマン（II-2）相関係数：ピアソンまたはスピアマン，１次回帰（II-2，II-6）で代用目的変数（最も関心がある変数）順序尺度（ ）内は本書で扱っている章-節を表します．3つ以上の値をとる名義尺度を目的変数にすることは避けましょう．必要な場合には，二値尺度に変えて分析するのがよいでしょう．数量尺度平均の差：対応のないｔ検定（II-4）平均の差：対応のあるｔ検定（II-4）分散分析（III-5）相関係数：ピアソンまたはスピアマン，１次回帰（II-2，II-6）で代用相関係数：ピアソン，１次回帰（II-2，II-6）vvデータ（変数）にあった統計手法を選ぶためのフローチャート
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