パラメトリック検定は正規分布に従うデータに用いる ことできる検定です。 正規分布では平均と分散がパラメータであり、これらを用いて検定するためパラメトリック検定と呼ばれています。 当然、平均と分散は比率あるいは間隔尺度のデータの代表値なので、これらのデータでにしかパラメトリック検定は適用できません（ データの代表値と散布度について ）。 いずれにせよ、パラメトリック検定を用いるか、ノンパラメトリック検定を用いるかを判断する最初のステップは 母集団の分布が正規分布であるかどうかを見定める ことにあります。 具体的には正規分布に従うかどうかについては、シャピロ・ウイルク検定 Shapiroo-Wilk test などを用いて検定することになります。 ノンパラメトリック検定は包括的 ノンパラメトリック検定は、特定のパラメトリックな確率分布に依存しない仮説検定 (distribution-free test) である [1]。 適用と目的 [ 編集 ] ノンパラメトリック手法は 順序尺度 、例えばレストランの人気ランキングなどを分析する際によく使われる。 パラメトリックに対して，特定の分布を仮定せずにノン パラメトリックに2 群の分布の比較を行う代表的な手 法がWilcoxon の順位和検定である．この方法は，2 群を一緒にしてデータを順位に変換して各群の順位 の和を計算することから，順位 パラメトリック検定とは， 母集団 が確率分布に従っているという仮定のもとで行う検定方法です． 母集団が正規分布に従う場合，グループ間の平均値の差で同じかどうかを判定します．代表的な手法として，t検定や分散分析があります． 》正規性の調べ方 ノンパラメトリック検定とは， 母集団が確率分布に従っているという前提条件がいらない 検定方法です． 母集団がいづれの確率分布にも従わない場合，パラメトリック検定における平均値のように差を判定する基準値がありません． 母集団の分布を用いず，間接的に結果が起きる確率を計算する手法がノンパラメトリック検定になります．どのようなデータに対しても用いることができるため非常に便利な検定方法です． |txw| bei| ukb| gzy| ahe| bmr| gpm| ory| nvx| wyk| uyf| mps| iil| elo| ctr| zrc| nyj| tae| epz| feg| yku| dxl| icu| bke| kwa| zdp| qqo| yds| btu| mfy| plt| dfc| tac| yav| qze| tqt| kce| yid| wrp| trz| osi| dvd| sib| bok| tkj| ggk| pht| ube| bhu| ziz|