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2020年5月 6日 (水)

統計分析の基本(6)

 検定で群や条件による違いを調べる分析手法は非常に多い。大別すると、パラメトリック検定とノンパラメトリック検定がある。

 パラメトリック検定とは、母集団が正規分布とわかっている場合に平均値や標準偏差値といったパラメータが使える場合に用いる検定である。そして、ノンパラメトリック検定とは、これらのパラメータが使えない場合に用いる検定となる。

 分析手法をどのように選定するかは、間隔尺度か比例尺度で2群(条件)間の分布や計測数が妥当で、2つの母集団の分散が等しい(等分散)と考えられるならt検定(パラメトリック)を用いる。t検定は最重要な検定手法であり、十分理解しておかなければならない。等分散でなければ、ウェルチの検定を用いる。分布や計測数が不十分なら、ノンパラメトリック検定のウィルコクソン検定やマン・ホイットニー検定を用いる。ただし、ノンパラメトリック検定は有意差が出にくいことに注意が必要である。また、群(条件)が多いときで間隔尺度から比例尺度で分布や計測数が妥当なら分散分析(パラメトリック)、そうでないときはノンパラメトリック検定のフリードマン検定やクラスカル・ウォリス検定を用いる。

 データが名義尺度の場合は、χ^2(カイ二乗)検定を用いる。このとき、名義尺度を数値計算として使えるよう、対応がない群同士を掛け合わせてクロス集計を行う。

 

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