【ガイガー】インスペクター＋統計スレ
131 ：名無しに影響はない(栃木県)：
１．測定対象
「水中に入れると虹色に光るステンレス製落し蓋」の分析
「糊台」は、プラスチック製CDケース(厚さ5mm)内にポリ袋に入れたでんぷん糊(ヤマト糊TC-200)を挟んだもの。
糊台の上に、直接ポリ袋に入れた測定器を置いて測定。
試料は、糊台の上に置いて、その上に、直接ポリ袋に入れた測定器を置いて測定。
２．測定結果
1. n=30 糊台 直置き
x <- c(36, 31, 47, 26, 40, 50, 39, 32, 37, 31, 25, 35, 38, 31, 49, 36, 38, 46, 34, 34, 30, 32, 39, 42, 44, 47, 42, 35, 38, 45)
2. n=40 糊台＋落し蓋 直置き
x <- c(42, 36, 41, 46, 41, 38, 48, 35, 34, 46, 47, 48, 41, 40, 51, 36, 43, 42, 36, 40, 41, 32, 46, 40, 43, 37, 39, 35, 52, 29, 43, 49, 45, 48, 35, 40, 51, 45, 48, 43)
3. n=30 糊台 直置き
x <- c(47, 46, 37, 38, 35, 35, 32, 40, 47, 48, 41, 32, 40, 46, 48, 48, 37, 46, 39, 33, 31, 48, 43, 38, 38, 46, 36, 41, 48, 36)
4. n=30 糊台＋落し蓋 直置き
x <- c(31, 40, 37, 40, 37, 36, 37, 49, 51, 33, 28, 71, 37, 35, 47, 23, 45, 44, 47, 41, 50, 42, 38, 48, 38, 43, 30, 56, 46, 35)
5. n=30 糊台 直置き
x <- c(42, 59, 38, 48, 39, 33, 33, 49, 47, 41, 44, 46, 47, 31, 34, 35, 38, 46, 42, 47, 32, 40, 42, 40, 31, 28, 39, 37, 42, 36)
「水中に入れると虹色に光るステンレス製落し蓋」の分析
「糊台」は、プラスチック製CDケース(厚さ5mm)内にポリ袋に入れたでんぷん糊(ヤマト糊TC-200)を挟んだもの。
糊台の上に、直接ポリ袋に入れた測定器を置いて測定。
試料は、糊台の上に置いて、その上に、直接ポリ袋に入れた測定器を置いて測定。
２．測定結果
1. n=30 糊台 直置き
x <- c(36, 31, 47, 26, 40, 50, 39, 32, 37, 31, 25, 35, 38, 31, 49, 36, 38, 46, 34, 34, 30, 32, 39, 42, 44, 47, 42, 35, 38, 45)
2. n=40 糊台＋落し蓋 直置き
x <- c(42, 36, 41, 46, 41, 38, 48, 35, 34, 46, 47, 48, 41, 40, 51, 36, 43, 42, 36, 40, 41, 32, 46, 40, 43, 37, 39, 35, 52, 29, 43, 49, 45, 48, 35, 40, 51, 45, 48, 43)
3. n=30 糊台 直置き
x <- c(47, 46, 37, 38, 35, 35, 32, 40, 47, 48, 41, 32, 40, 46, 48, 48, 37, 46, 39, 33, 31, 48, 43, 38, 38, 46, 36, 41, 48, 36)
4. n=30 糊台＋落し蓋 直置き
x <- c(31, 40, 37, 40, 37, 36, 37, 49, 51, 33, 28, 71, 37, 35, 47, 23, 45, 44, 47, 41, 50, 42, 38, 48, 38, 43, 30, 56, 46, 35)
5. n=30 糊台 直置き
x <- c(42, 59, 38, 48, 39, 33, 33, 49, 47, 41, 44, 46, 47, 31, 34, 35, 38, 46, 42, 47, 32, 40, 42, 40, 31, 28, 39, 37, 42, 36)
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132 ：名無しに影響はない(栃木県)：2012/04/22(日) 21:44:21.28 ID:fyEWABLB
４. データ貼り付け
全体の分析
x <- c(36, 31, 47, 26, 40, 50, 39, 32, 37, 31, 25, 35, 38, 31, 49, 36, 38, 46, 34, 34, 30, 32, 39, 42, 44, 47, 42, 35, 38, 45 ,
42, 36, 41, 46, 41, 38, 48, 35, 34, 46, 47, 48, 41, 40, 51, 36, 43, 42, 36, 40, 41, 32, 46, 40, 43, 37, 39, 35, 52, 29, 43, 49, 45, 48, 35, 40, 51, 45, 48, 43 ,
47, 46, 37, 38, 35, 35, 32, 40, 47, 48, 41, 32, 40, 46, 48, 48, 37, 46, 39, 33, 31, 48, 43, 38, 38, 46, 36, 41, 48, 36 ,
31, 40, 37, 40, 37, 36, 37, 49, 51, 33, 28, 71, 37, 35, 47, 23, 45, 44, 47, 41, 50, 42, 38, 48, 38, 43, 30, 56, 46, 35 ,
42, 59, 38, 48, 39, 33, 33, 49, 47, 41, 44, 46, 47, 31, 34, 35, 38, 46, 42, 47, 32, 40, 42, 40, 31, 28, 39, 37, 42, 36)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3 ,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4 ,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5)
> mean(x)
[1] 40.3875
> var(x)
[1] 47.52186
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析
データ: x と g
F = 1.7639, 第1自由度 = 4, 第2自由度 = 155, P値 = 0.1389
有意。群別に差異がある。
> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）
データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 11.4273, 自由度 = 4, P値 = 0.02216
有意。分散に差異があり、先の分散分析は無効。
> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）
データ: x と g
F = 1.9658, 第1自由度 = 4.000, 第2自由度 = 74.427, P値 = 0.1085
有意。群別に差異がある。
> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
20 1 0.625 0.625
25 5 3.125 3.750
30 23 14.375 18.125
35 45 28.125 46.250
40 37 23.125 69.375
45 40 25.000 94.375
50 6 3.750 98.125
55 2 1.250 99.375
60 0 0.000 99.375
65 0 0.000 99.375
70 1 0.625 100.000
>
全体の分析
x <- c(36, 31, 47, 26, 40, 50, 39, 32, 37, 31, 25, 35, 38, 31, 49, 36, 38, 46, 34, 34, 30, 32, 39, 42, 44, 47, 42, 35, 38, 45 ,
42, 36, 41, 46, 41, 38, 48, 35, 34, 46, 47, 48, 41, 40, 51, 36, 43, 42, 36, 40, 41, 32, 46, 40, 43, 37, 39, 35, 52, 29, 43, 49, 45, 48, 35, 40, 51, 45, 48, 43 ,
47, 46, 37, 38, 35, 35, 32, 40, 47, 48, 41, 32, 40, 46, 48, 48, 37, 46, 39, 33, 31, 48, 43, 38, 38, 46, 36, 41, 48, 36 ,
31, 40, 37, 40, 37, 36, 37, 49, 51, 33, 28, 71, 37, 35, 47, 23, 45, 44, 47, 41, 50, 42, 38, 48, 38, 43, 30, 56, 46, 35 ,
42, 59, 38, 48, 39, 33, 33, 49, 47, 41, 44, 46, 47, 31, 34, 35, 38, 46, 42, 47, 32, 40, 42, 40, 31, 28, 39, 37, 42, 36)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3 ,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4 ,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5)
> mean(x)
[1] 40.3875
> var(x)
[1] 47.52186
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析
データ: x と g
F = 1.7639, 第1自由度 = 4, 第2自由度 = 155, P値 = 0.1389
有意。群別に差異がある。
> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）
データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 11.4273, 自由度 = 4, P値 = 0.02216
有意。分散に差異があり、先の分散分析は無効。
> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）
データ: x と g
F = 1.9658, 第1自由度 = 4.000, 第2自由度 = 74.427, P値 = 0.1085
有意。群別に差異がある。
> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
20 1 0.625 0.625
25 5 3.125 3.750
30 23 14.375 18.125
35 45 28.125 46.250
40 37 23.125 69.375
45 40 25.000 94.375
50 6 3.750 98.125
55 2 1.250 99.375
60 0 0.000 99.375
65 0 0.000 99.375
70 1 0.625 100.000
>
133 ：名無しに影響はない(栃木県)：2012/04/22(日) 21:44:41.97 ID:fyEWABLB
BGと試料の比較
x <- c(36, 31, 47, 26, 40, 50, 39, 32, 37, 31, 25, 35, 38, 31, 49, 36, 38, 46, 34, 34, 30, 32, 39, 42, 44, 47, 42, 35, 38, 45 ,
42, 36, 41, 46, 41, 38, 48, 35, 34, 46, 47, 48, 41, 40, 51, 36, 43, 42, 36, 40, 41, 32, 46, 40, 43, 37, 39, 35, 52, 29, 43, 49, 45, 48, 35, 40, 51, 45, 48, 43 ,
47, 46, 37, 38, 35, 35, 32, 40, 47, 48, 41, 32, 40, 46, 48, 48, 37, 46, 39, 33, 31, 48, 43, 38, 38, 46, 36, 41, 48, 36 ,
31, 40, 37, 40, 37, 36, 37, 49, 51, 33, 28, 71, 37, 35, 47, 23, 45, 44, 47, 41, 50, 42, 38, 48, 38, 43, 30, 56, 46, 35 ,
42, 59, 38, 48, 39, 33, 33, 49, 47, 41, 44, 46, 47, 31, 34, 35, 38, 46, 42, 47, 32, 40, 42, 40, 31, 28, 39, 37, 42, 36)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析
データ: x と g
F = 3.4624, 第1自由度 = 1, 第2自由度 = 158, P値 = 0.06464
有意。バックグラウンドと試料に差異がある。
> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）
データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 1.3735, 自由度 = 1, P値 = 0.2412
有意。分散に差異があり、先の分散分析は無効。
> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）
データ: x と g
F = 3.3493, 第1自由度 = 1.000, 第2自由度 = 137.833, P値 = 0.0694
有意。バックグラウンドと試料に差異がある。
x <- c(36, 31, 47, 26, 40, 50, 39, 32, 37, 31, 25, 35, 38, 31, 49, 36, 38, 46, 34, 34, 30, 32, 39, 42, 44, 47, 42, 35, 38, 45 ,
42, 36, 41, 46, 41, 38, 48, 35, 34, 46, 47, 48, 41, 40, 51, 36, 43, 42, 36, 40, 41, 32, 46, 40, 43, 37, 39, 35, 52, 29, 43, 49, 45, 48, 35, 40, 51, 45, 48, 43 ,
47, 46, 37, 38, 35, 35, 32, 40, 47, 48, 41, 32, 40, 46, 48, 48, 37, 46, 39, 33, 31, 48, 43, 38, 38, 46, 36, 41, 48, 36 ,
31, 40, 37, 40, 37, 36, 37, 49, 51, 33, 28, 71, 37, 35, 47, 23, 45, 44, 47, 41, 50, 42, 38, 48, 38, 43, 30, 56, 46, 35 ,
42, 59, 38, 48, 39, 33, 33, 49, 47, 41, 44, 46, 47, 31, 34, 35, 38, 46, 42, 47, 32, 40, 42, 40, 31, 28, 39, 37, 42, 36)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析
データ: x と g
F = 3.4624, 第1自由度 = 1, 第2自由度 = 158, P値 = 0.06464
有意。バックグラウンドと試料に差異がある。
> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）
データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 1.3735, 自由度 = 1, P値 = 0.2412
有意。分散に差異があり、先の分散分析は無効。
> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）
データ: x と g
F = 3.3493, 第1自由度 = 1.000, 第2自由度 = 137.833, P値 = 0.0694
有意。バックグラウンドと試料に差異がある。
134 ：名無しに影響はない(栃木県)：2012/04/22(日) 21:45:07.43 ID:fyEWABLB
繰り返しによる影響
2. n = 90 糊台 直置き 繰り返し数 =3
x <- c( 36, 31, 47, 26, 40, 50, 39, 32, 37, 31, 25, 35, 38, 31, 49, 36, 38, 46, 34, 34, 30, 32, 39, 42, 44, 47, 42, 35, 38, 45 ,
47, 46, 37, 38, 35, 35, 32, 40, 47, 48, 41, 32, 40, 46, 48, 48, 37, 46, 39, 33, 31, 48, 43, 38, 38, 46, 36, 41, 48, 36 ,
42, 59, 38, 48, 39, 33, 33, 49, 47, 41, 44, 46, 47, 31, 34, 35, 38, 46, 42, 47, 32, 40, 42, 40, 31, 28, 39, 37, 42, 36)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3)
> mean(x)
[1] 39.5
> var(x)
[1] 41.30899
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析
データ: x と g
F = 1.9801, 第1自由度 = 2, 第2自由度 = 87, P値 = 0.1442
有意。繰り返しによる差異がある。
> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）
データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 1.0018, 自由度 = 2, P値 = 0.606
有意。分散に差異があり、先の分散分析は無効。
> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）
データ: x と g
F = 1.9574, 第1自由度 = 2.000, 第2自由度 = 57.618, P値 = 0.1505
有意。繰り返しによる差異がある。
> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
25 3 3.333333 3.333333
30 18 20.000000 23.333333
35 27 30.000000 53.333333
40 17 18.888889 72.222222
45 23 25.555556 97.777778
50 1 1.111111 98.888889
55 1 1.111111 100.000000
>
2. n = 90 糊台 直置き 繰り返し数 =3
x <- c( 36, 31, 47, 26, 40, 50, 39, 32, 37, 31, 25, 35, 38, 31, 49, 36, 38, 46, 34, 34, 30, 32, 39, 42, 44, 47, 42, 35, 38, 45 ,
47, 46, 37, 38, 35, 35, 32, 40, 47, 48, 41, 32, 40, 46, 48, 48, 37, 46, 39, 33, 31, 48, 43, 38, 38, 46, 36, 41, 48, 36 ,
42, 59, 38, 48, 39, 33, 33, 49, 47, 41, 44, 46, 47, 31, 34, 35, 38, 46, 42, 47, 32, 40, 42, 40, 31, 28, 39, 37, 42, 36)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3)
> mean(x)
[1] 39.5
> var(x)
[1] 41.30899
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析
データ: x と g
F = 1.9801, 第1自由度 = 2, 第2自由度 = 87, P値 = 0.1442
有意。繰り返しによる差異がある。
> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）
データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 1.0018, 自由度 = 2, P値 = 0.606
有意。分散に差異があり、先の分散分析は無効。
> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）
データ: x と g
F = 1.9574, 第1自由度 = 2.000, 第2自由度 = 57.618, P値 = 0.1505
有意。繰り返しによる差異がある。
> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
25 3 3.333333 3.333333
30 18 20.000000 23.333333
35 27 30.000000 53.333333
40 17 18.888889 72.222222
45 23 25.555556 97.777778
50 1 1.111111 98.888889
55 1 1.111111 100.000000
>
135 ：名無しに影響はない(栃木県)：2012/04/22(日) 21:45:32.48 ID:fyEWABLB
3. n = 70 糊台＋落し蓋 直置き 繰り返し数 =2
x <- c( 42, 36, 41, 46, 41, 38, 48, 35, 34, 46, 47, 48, 41, 40, 51, 36, 43, 42, 36, 40, 41, 32, 46, 40, 43, 37, 39, 35, 52, 29, 43, 49, 45, 48, 35, 40, 51, 45, 48, 43 ,
31, 40, 37, 40, 37, 36, 37, 49, 51, 33, 28, 71, 37, 35, 47, 23, 45, 44, 47, 41, 50, 42, 38, 48, 38, 43, 30, 56, 46, 35)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2)
> mean(x)
[1] 41.52857
> var(x)
[1] 53.87598
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析
データ: x と g
F = 0.126, 第1自由度 = 1, 第2自由度 = 68, P値 = 0.7237
有意ではない。繰り返しによる差異は不明。
> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）
データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 8.6942, 自由度 = 1, P値 = 0.003192
有意。分散に差異があり、先の分散分析は無効。
> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）
データ: x と g
F = 0.1098, 第1自由度 = 1.000, 第2自由度 = 44.299, P値 = 0.7419
有意ではない。繰り返しによる差異は不明。
> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
20 1 1.428571 1.428571
25 2 2.857143 4.285714
30 5 7.142857 11.428571
35 18 25.714286 37.142857
40 20 28.571429 65.714286
45 17 24.285714 90.000000
50 5 7.142857 97.142857
55 1 1.428571 98.571429
60 0 0.000000 98.571429
65 0 0.000000 98.571429
70 1 1.428571 100.000000
>
x <- c( 42, 36, 41, 46, 41, 38, 48, 35, 34, 46, 47, 48, 41, 40, 51, 36, 43, 42, 36, 40, 41, 32, 46, 40, 43, 37, 39, 35, 52, 29, 43, 49, 45, 48, 35, 40, 51, 45, 48, 43 ,
31, 40, 37, 40, 37, 36, 37, 49, 51, 33, 28, 71, 37, 35, 47, 23, 45, 44, 47, 41, 50, 42, 38, 48, 38, 43, 30, 56, 46, 35)
g <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1 ,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2)
> mean(x)
[1] 41.52857
> var(x)
[1] 53.87598
> oneway.test(x ~ g, var = T)
一元配置分散分析
データ: x と g
F = 0.126, 第1自由度 = 1, 第2自由度 = 68, P値 = 0.7237
有意ではない。繰り返しによる差異は不明。
> bartlett.test(x, g)
分散の一様性の検定（バートレット検定）
データ: x と g
バートレットのK二乗値 = 8.6942, 自由度 = 1, P値 = 0.003192
有意。分散に差異があり、先の分散分析は無効。
> oneway.test(x ~ g)
一元配置分散分析（等分散を仮定しない場合）
データ: x と g
F = 0.1098, 第1自由度 = 1.000, 第2自由度 = 44.299, P値 = 0.7419
有意ではない。繰り返しによる差異は不明。
> dosuu.bunpu(x, 5)
freq pcnt cum.pcnt
20 1 1.428571 1.428571
25 2 2.857143 4.285714
30 5 7.142857 11.428571
35 18 25.714286 37.142857
40 20 28.571429 65.714286
45 17 24.285714 90.000000
50 5 7.142857 97.142857
55 1 1.428571 98.571429
60 0 0.000000 98.571429
65 0 0.000000 98.571429
70 1 1.428571 100.000000
>
136 ：名無しに影響はない(栃木県)：2012/04/22(日) 21:45:56.85 ID:fyEWABLB
BGと試料の比較
2. n = 90 糊台 直置き 繰り返し数 =3
gr1 <- c( 36, 31, 47, 26, 40, 50, 39, 32, 37, 31, 25, 35, 38, 31, 49, 36, 38, 46, 34, 34, 30, 32, 39, 42, 44, 47, 42, 35, 38, 45 ,
47, 46, 37, 38, 35, 35, 32, 40, 47, 48, 41, 32, 40, 46, 48, 48, 37, 46, 39, 33, 31, 48, 43, 38, 38, 46, 36, 41, 48, 36 ,
42, 59, 38, 48, 39, 33, 33, 49, 47, 41, 44, 46, 47, 31, 34, 35, 38, 46, 42, 47, 32, 40, 42, 40, 31, 28, 39, 37, 42, 36)
> mean(x)
[1] 39.5
> var(x)
[1] 41.30899
3. n = 70 糊台＋落し蓋 直置き 繰り返し数 =2
gr2 <- c( 42, 36, 41, 46, 41, 38, 48, 35, 34, 46, 47, 48, 41, 40, 51, 36, 43, 42, 36, 40, 41, 32, 46, 40, 43, 37, 39, 35, 52, 29, 43, 49, 45, 48, 35, 40, 51, 45, 48, 43 ,
31, 40, 37, 40, 37, 36, 37, 49, 51, 33, 28, 71, 37, 35, 47, 23, 45, 44, 47, 41, 50, 42, 38, 48, 38, 43, 30, 56, 46, 35)
> mean(x)
[1] 41.52857
> var(x)
[1] 53.87598
> t.test(gr1, gr2, v=T)
二標本t検定（分散が等しいと仮定できるとき）
データ: gr1 と gr2
t値 = -1.8608, 自由度 = 158, P値 = 0.06464
対立仮説: 母平均の差は，0ではない
95 パーセント信頼区間: -4.1817823 0.1246394
標本推定値:
平均値x 平均値y
39.50000 41.52857
バックグラウンドと試料に差異がある。
> t.test(gr1, gr2)
二標本t検定（Welchの方法）
データ: gr1 と gr2
t値 = -1.8301, 自由度 = 137.833, P値 = 0.0694
対立仮説: 母平均の差は，0ではない
95 パーセント信頼区間: -4.2203230 0.1631802
標本推定値:
平均値x 平均値y
39.50000 41.52857
バックグラウンドと試料に差異がある。
> var.test(gr1, gr2)
二群の等分散性の検定
データ: gr1 と gr2
F = 0.7667, 第1自由度 = 89, 第2自由度 = 69, P値 = 0.2374
対立仮説: 分散比は，1ではない
95 パーセント信頼区間: 0.4867793 1.1923091
標本推定値:
分散比
0.7667422
有意。分散に差異がある。（Welchの方法）を使用する。
>
2. n = 90 糊台 直置き 繰り返し数 =3
gr1 <- c( 36, 31, 47, 26, 40, 50, 39, 32, 37, 31, 25, 35, 38, 31, 49, 36, 38, 46, 34, 34, 30, 32, 39, 42, 44, 47, 42, 35, 38, 45 ,
47, 46, 37, 38, 35, 35, 32, 40, 47, 48, 41, 32, 40, 46, 48, 48, 37, 46, 39, 33, 31, 48, 43, 38, 38, 46, 36, 41, 48, 36 ,
42, 59, 38, 48, 39, 33, 33, 49, 47, 41, 44, 46, 47, 31, 34, 35, 38, 46, 42, 47, 32, 40, 42, 40, 31, 28, 39, 37, 42, 36)
> mean(x)
[1] 39.5
> var(x)
[1] 41.30899
3. n = 70 糊台＋落し蓋 直置き 繰り返し数 =2
gr2 <- c( 42, 36, 41, 46, 41, 38, 48, 35, 34, 46, 47, 48, 41, 40, 51, 36, 43, 42, 36, 40, 41, 32, 46, 40, 43, 37, 39, 35, 52, 29, 43, 49, 45, 48, 35, 40, 51, 45, 48, 43 ,
31, 40, 37, 40, 37, 36, 37, 49, 51, 33, 28, 71, 37, 35, 47, 23, 45, 44, 47, 41, 50, 42, 38, 48, 38, 43, 30, 56, 46, 35)
> mean(x)
[1] 41.52857
> var(x)
[1] 53.87598
> t.test(gr1, gr2, v=T)
二標本t検定（分散が等しいと仮定できるとき）
データ: gr1 と gr2
t値 = -1.8608, 自由度 = 158, P値 = 0.06464
対立仮説: 母平均の差は，0ではない
95 パーセント信頼区間: -4.1817823 0.1246394
標本推定値:
平均値x 平均値y
39.50000 41.52857
バックグラウンドと試料に差異がある。
> t.test(gr1, gr2)
二標本t検定（Welchの方法）
データ: gr1 と gr2
t値 = -1.8301, 自由度 = 137.833, P値 = 0.0694
対立仮説: 母平均の差は，0ではない
95 パーセント信頼区間: -4.2203230 0.1631802
標本推定値:
平均値x 平均値y
39.50000 41.52857
バックグラウンドと試料に差異がある。
> var.test(gr1, gr2)
二群の等分散性の検定
データ: gr1 と gr2
F = 0.7667, 第1自由度 = 89, 第2自由度 = 69, P値 = 0.2374
対立仮説: 分散比は，1ではない
95 パーセント信頼区間: 0.4867793 1.1923091
標本推定値:
分散比
0.7667422
有意。分散に差異がある。（Welchの方法）を使用する。
>
137 ：名無しに影響はない(栃木県)：2012/04/22(日) 21:54:15.72 ID:fyEWABLB
３.補足コメント
インスペクターによる測定ですから、β線を測定しているのです。
γ線を測定している政府の「正しい測定」とは異なります。
虹色に輝くステンレス製品、として、見つかったのが落し蓋。
鍋底に入れて、放置して、鍋を洗おうとしたら、光り輝いていることに気がついた。
夕日が差さなかったらば、気がつかなかったけど。
ステンレスの場合、β線を遮蔽するので遮蔽材を入れないと測定できないようです。
遮蔽材として、水3mm、プラスチック2mmに相当する「糊台」を置いて測定してみました。
ここの話題としては、有意差があるだけで十分でしょう。
私一人の成果では間違っているときがあります。多くの方々による追跡調査をヨロ。
インスペクターによる測定ですから、β線を測定しているのです。
γ線を測定している政府の「正しい測定」とは異なります。
虹色に輝くステンレス製品、として、見つかったのが落し蓋。
鍋底に入れて、放置して、鍋を洗おうとしたら、光り輝いていることに気がついた。
夕日が差さなかったらば、気がつかなかったけど。
ステンレスの場合、β線を遮蔽するので遮蔽材を入れないと測定できないようです。
遮蔽材として、水3mm、プラスチック2mmに相当する「糊台」を置いて測定してみました。
ここの話題としては、有意差があるだけで十分でしょう。
私一人の成果では間違っているときがあります。多くの方々による追跡調査をヨロ。