標準的な t-test レポートの作成

標準的なスチューデント t-test レポートには、Group Statistics と Independent Samples Test の結果を含むテーブルを掲載できます。

以下のセクションでは、Qlik Senset-test 関数を 2 つの独立したサンプル グループ、Observation と Comparison に適用してテーブルを構築します。これらのサンプルに対応するテーブルは以下のようになります。

Independent Sample Test

サンプル データのロード

次の手順を実行します。

1. 新しいシートでアプリを新規作成し、このシートを開きます。

2. データ ロード エディタに以下を入力します。

   Table1:

   crosstable LOAD recno() as ID, * inline [

   Observation|Comparison

   35|2

   40|27

   12|38

   15|31

   21|1

   14|19

   46|1

   10|34

   28|3

   48|1

   16|2

   30|3

   32|2

   48|1

   31|2

   22|1

   12|3

   39|29

   19|37

   25|2 ] (delimiter is '|');

   このロード スクリプトでは、crosstable に 3 つの引数が必要となるため、recno() が含まれています。よって、recno() により追加の引数 (この場合は各行の ID) が返されます。これが存在しない場合、Comparison サンプル値はロードされません。

3. をクリックして データをロードします。

Group Statistics テーブルの作成

次の手順を実行します。

1. データ ロード エディタで をクリックしてアプリ ビューに進み、作成したシートをクリックします。

   これでシート ビューが表示されます。

2. [ シートの編集] をクリックして、シートを編集します。

3. [チャート] からテーブルを追加し、[項目] から以下の数式をメジャーとして追加します。

   数式の例

   ラベル	数式
   N	Count(Value)
   Mean	Avg(Value)
   Standard Deviation	Stdev(Value)
   Standard Error Mean	Sterr(Value)

4. テーブルに Type を軸として追加します。

5. [ソート] をクリックして Type をソート リストの先頭に移動させます。

結果:

これらのサンプルの Group Statistics テーブルは以下のようになります。

Group Statistics

Type	N	Mean	Standard Deviation	Standard Error Mean
Comparison	20	11.95	14.61245	3.2674431
Observation	20	27.15	12.507997	2.7968933

Two Independent Sample Student's T-test テーブルの作成

次の手順を実行します。

1. [ シートの編集] をクリックして、シートを編集します。

2. テーブルに以下の数式を軸として追加します。 =ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1))

3. 以下の数式がメジャーとして含まれているテーブルを [チャート] から追加します。

   数式の例

   ラベル	数式
   conf	if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_conf(Type, Value),TTest_conf(Type, Value, 0))
   t	if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_t(Type, Value),TTest_t(Type, Value, 0))
   df	if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_df(Type, Value),TTest_df(Type, Value, 0))
   Sig. (2-tailed)	if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_sig(Type, Value),TTest_sig(Type, Value, 0))
   Mean Difference	TTest_dif(Type, Value)
   Standard Error Difference	if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_sterr(Type, Value),TTest_sterr(Type, Value, 0))
   95% Confidence Interval of the Difference (Lower)	if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0))
   95% Confidence Interval of the Difference (Upper)	if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0))

   結果:

   Independent Sample Test

   Type	t	df	Sig. (2-tailed)	Mean Difference	Standard Error Difference	95% Confidence Interval of the Difference (Lower)	95% Confidence Interval of the Difference (Upper)
   Equal Variance not Assumed	3.534	37.116717335823	0.001	15.2	4.30101	6.48625	23.9137
   Equal Variance Assumed	3.534	38	0.001	15.2	4.30101	6.49306	23.9069