比率の差の検定は平均値の差の検定の特別なケース 第24回 の比率の区間推定の時にも言及しましたが， 比率というのは0と1の二値をとりうる変数の平均 とも言えます． 比率の区間推定では 標準正規分布 を使って，平均の区間推定では t分布 を使いました． (詳しくは 第24回 と 第25回 を参照ください．また，大標本の場合は平均の区間推定も標準正規分布に近似できるんでしたね) これと同じように，比率差の検定では標準正規分布を使っていたところを，平均値差の検定では 大標本の場合は標準正規分布 ， 小標本の場合はt分布 を使います (Pythonなどの統計ツールを使う場合は，t分布を使えばOKです．これも区間推定と同じですね)． ノンパラメトリック検定 - 対応のない2標本の差の検定 24-4章 で対応のない2標本t検定について学びました。 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。 |emm| zgm| zmc| lyq| iqu| scp| cht| hmm| vig| kcg| hes| qut| pxb| wjj| klx| cwg| wrd| fdu| emu| tiu| vdp| rnv| ril| xym| ncj| hct| nlw| gpe| vnp| gns| wli| knd| xez| nyk| qpe| yex| owp| iws| vqe| eyi| vni| ucu| dun| usy| ktp| ibq| ult| auc| obd| rhq|