めもめも ...〆(。_。)
認知心理学・認知神経科学とかいろいろなはなし。 あるいは科学と空想科学の狭間で微睡む。
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年明け早々人生後ろ向き週間で申し訳ない限りですが、それでも最低限の仕事ラインはあるので最低限の仕事しかしない自分マジ最低。
という自虐はおいといて、年明け早々の仕事で、相関の差の検定をせねばならんかったのですが、以前つかったRソースコードは、同じサンプルからとったデータの相関の差を検定するものだったので、異なるサンプルからとったデータの相関についてのものじゃなかった。
てけとーにぐぐったら、式がぱぱっと出たしそんなに複雑な話じゃなかったので、めんどくさくなってエクセルでてけとーに計算した。
あとあと使いまわせるようにRコードにおとしたらいいんだろうけど、今コード書く気力がないのでそういうのは未来の自分か他人にぶんなげる。
まあそのへんの事情はどうでもいいですね。
とりあえずエクセルでやった手順。
ちなみに参考にしたのはここwww.koka.ac.jp/morigiwa/sjs/correlation_difference.htm
1)=CORRELで相関出す
(差を検定したい2つの相関を、相関A、相関Bと呼ぶことにする)
2)出してきた相関をフィッシャーのZ変換
=LN((1+相関の値)/(1-相関の値))/2
でいいはず。
3)標準正規分布を仮定した検定式にあてはめる
=(相関AのZ変換した値-相関BのZ変換した値)/SQRT((1/(相関Aのサンプルサイズ-3))+(1/(相関Bのサンプルサイズ-3)))
4)p値計算
=1-NORMSDIST(ABS(さっきの式の値)
(これは片側検定なので、ふつーの両側検定にしたい場合は2倍するヨロシ)
だいたいこんなかんじ。
あってるかどうかそんなに自信ない(まあでも自分ではだいじょーぶじゃね?くらいには思ってるが)ので、検索とかでたどり着いたひとがいても使用は自己責任でおねげえいたしますだ。
しかし、この程度しかできん自分が「統計に詳しい」と言われてしまうあたり本当にこの環境は「文系」なんだなあ。
もっと工学的数学がさくさくつかえるひとになりてえなあ。
という自虐はおいといて、年明け早々の仕事で、相関の差の検定をせねばならんかったのですが、以前つかったRソースコードは、同じサンプルからとったデータの相関の差を検定するものだったので、異なるサンプルからとったデータの相関についてのものじゃなかった。
てけとーにぐぐったら、式がぱぱっと出たしそんなに複雑な話じゃなかったので、めんどくさくなってエクセルでてけとーに計算した。
あとあと使いまわせるようにRコードにおとしたらいいんだろうけど、今コード書く気力がないのでそういうのは未来の自分か他人にぶんなげる。
まあそのへんの事情はどうでもいいですね。
とりあえずエクセルでやった手順。
ちなみに参考にしたのはここwww.koka.ac.jp/morigiwa/sjs/correlation_difference.htm
1)=CORRELで相関出す
(差を検定したい2つの相関を、相関A、相関Bと呼ぶことにする)
2)出してきた相関をフィッシャーのZ変換
=LN((1+相関の値)/(1-相関の値))/2
でいいはず。
3)標準正規分布を仮定した検定式にあてはめる
=(相関AのZ変換した値-相関BのZ変換した値)/SQRT((1/(相関Aのサンプルサイズ-3))+(1/(相関Bのサンプルサイズ-3)))
4)p値計算
=1-NORMSDIST(ABS(さっきの式の値)
(これは片側検定なので、ふつーの両側検定にしたい場合は2倍するヨロシ)
だいたいこんなかんじ。
あってるかどうかそんなに自信ない(まあでも自分ではだいじょーぶじゃね?くらいには思ってるが)ので、検索とかでたどり着いたひとがいても使用は自己責任でおねげえいたしますだ。
しかし、この程度しかできん自分が「統計に詳しい」と言われてしまうあたり本当にこの環境は「文系」なんだなあ。
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カテゴリ説明
もっさり:日々の雑感をもっさり。
がっつり:論文や研究関連をがっつり。
びっくり:科学ニュースでびっくり。
まったり:空想科学などでまったり。
ばっかり:デザイン系自己満足ばっかり。
ほっこり:お茶を嗜んでほっこり。
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分野は視覚認知。視知覚にがて。
あと記憶全般。
カテゴリ (semanticsか?) とかも。
最近デコーディングが気になる。
でも基本なんでもこい。
好奇心は悪食。
好きな作家(敬称略)
川上弘美
小林秀雄
津原泰水
森茉莉
レイ・ブラッドベリ
イタロ・カルヴィーノ
グレッグ・イーガン
シオドア・スタージョン
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あと記憶全般。
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