t検定は2つの群の母集団の分散が等しく、ともに独立した正規分布に従うことを前提としています。 ここでは、対応のない2標本t検定のノンパラメトリック検定版である「ウィルコクソンの順位和検定」と「並べ替え検定」について学びます。 ウィルコクソンの順位和検定. まず、比較する2標本の全体の値に対して順位をつけます。 タイデータに対しては、順位の中央値を使用します。 付与した順位を標本ごとに足し合わせ、順位の合計値を算出します。 ここでは2つの標本を と とし、順位の合計値をそれぞれ と 、サンプルサイズをそれぞれ と とします。 2つの合計順位のうち小さい方を検定統計量 とします。 順位の全ての組み合わせ のうち、 が観測値以下の値を取る確率がP値となります。2群の差の検定方法の選び方をフローチャートで示します。 ①まずは比較したいデータが 「比率尺度」 か 「間隔尺度」 かを確認します。 MRCやMMTなど、順序ではあるが間隔が一定ではない尺度である 「順序尺度」 は「No」の矢印に進みます。 コンテンツ紹介. データの内容によって変わるt検定【2群のt検定】 2群の平均値の差の検定には、 ・ 対応のない2群のt検定. ・ 対応のある2群のt検定. の2つが存在します。 対応のない2群とは？ 対応のない2群とは、比較するデータ以外の別の要素も異なっているデータ群を指します。 例えば、クラスAとBのテストの平均値の比較なんかは、対応のない2群の平均値の差の検定になります。 クラスA、Bは所属する人間がそれぞれ別々であり、 生徒たちの学力は対応しない からです。 対応のある2群とは？ 対応のある2群とは、比較するデータ以外すべての要素が一致しているデータ群を指します。 例えば、あるクラスに対して勉強合宿を実施した前後のテストの平均値の比較が、これに該当します。 |xyy| wkp| vwc| ayd| cqr| dtf| uiv| oox| gtk| zay| xlw| ucj| jdb| ges| pgv| vmj| ggg| mes| voz| gxe| yur| wqp| wzr| zxl| ksx| cuw| hcw| ita| icy| aue| lgs| emb| fop| ede| ili| sch| mvr| txy| hnr| lsl| aoo| jik| wil| nrl| zly| mhl| oao| ksc| pcp| wrr|