- チャンスモデルの紹介
- 探査 1.1: 犬は物の名前を素早く覚えることができるでしょうか?
- 証拠の強さを測定する
- 探査 1.2: 犬は新型コロナウイルスの匂いを嗅ぐことができるか?
- 証拠の強さの代替尺度
- 証拠の強度に影響を与えるもの
- 単一の比率の推論: 理論的アプローチ
- 有限の母集団からのサンプリング: 割合
- 定量的データ
- 母集団平均の推論
- 探査 2.3: 人間の体温は低下しているのでしょうか?
- 統計的推論: 信頼区間
- 単一の割合に対する 2SD および理論に基づく信頼区間
- 単一平均に対する 2SD および理論に基づく信頼区間
- 信頼区間の幅に影響を与える要因
- 関連性と交絡、および 2 つのグループの比較: カテゴリカルな応答
- 探査 4.1 – 5.1: 嗅覚の低下は肺炎のリスクの増加を示していますか?
- 観察研究 vs 実験
- 探査 4.2: 徐放性ステロイドは潰瘍性大腸炎の寛解を誘発するでしょうか?
- 2つの比率を比較：シミュレーションに基づくアプローチ
- 探査 5.2: ロボットのタッチとコンプライアンス
- 2 つの比率の比較: 理論的アプローチ
- 探査 5.3: カロリー制限はアカゲザルの死亡率にどのような影響を与えるのでしょうか?
- 2 つのグループの比較: 定量的反応
- 2つの手段を比較：シミュレーションに基づくアプローチ
- 2 つの手段の比較: 理論に基づくアプローチ
- 探査 6.3: 森林下層における原生林と開拓者の木の年次成長
- ペアデータとペアデータ分析のシミュレーションに基づくアプローチ
- 探査 7.1 – 7.2: ピンク色の人工甘味料ですすぐと、走行速度が向上しますか?
- ペアサンプルからのデータを分析するための理論ベースのアプローチ
- 探査 7.3: 実行機能に対するバドミントンの影響
- 複数の比率の比較：シミュレーションと理論に基づいたアプローチ
- 探査 8.1-8.2: 1 日あたりの歩数と全死因死亡率
- カイ二乗適合度検定
- 探査 8.3: 月曜日のブルース。 それとも、他の曜日よりも心臓発作を起こしやすい曜日がありますか?
- 複数の手段を比較する：シミュレーションと理論に基づいたアプローチ
- 散布図と相関係数の推論: シミュレーションに基づくアプローチ
- 探査 10.1 – 10.2: 活動と生理学的パラメーターの追跡
- 最小二乗回帰
- 探査 10.3: 鳥の骨格質量から総体重を予測する
- 回帰傾きの推論：シミュレーションと理論に基づくアプローチ
- 探査 10.4 – 10.5: 侵入植物はどのようにして在来木の成長を抑制するのでしょうか?