ノンパラメトリック法の手法. ノンパラメトリックの手法に関してまとめると下記のようになる。 ・2群の差の検定. -> ウィルコクソンの順位和検定、並べ替え検定. ・対応がある場合の差の検定. -> ウィルコクソンの符号付き順位検定、符号検定. ・3群以上の差の検定. -> クラスカル・ウォリス検定. 以下、それぞれについて詳しく確認を行う。 ウィルコクソンの順位和検定 (Wilcoxon rank sum test)は、「 2つの群に差があるかどうか 」について取り扱う検定である。 具体的に考える方がわかりやすいため、以下の例に基づいて考える。 ノンパラメトリック とは、パラメトリックの反対で、確率分布は全く関係ありません。 ノンパラメトリックという言葉は検定でよく使われます。 例えばウィルコクソンの順位和検定はノンパラメトリック検定として有名ですが、これは t-検定 のような t-分布 といった確率分布に基づく検定ではありません。 データの大きさよりは順序を重視し、 順序統計量 を算出して検定する手法です。 確率分布が仮定できない場合、たとえばデータがとびとびであるとか、順序の情報しかない（例えば－、＋、＋＋など）場合は、ノンパラメトリックな手法が有効です。 検定で、 t-検定 のようなパラメトリック検定がよいか、 ウィルコキソンの順位和検定 のようなノンパラメトリック検定がよいか、迷うことがあります。 ノンパラメトリックとは、パラメータ（母数）によらないという意味です。 正規分布に従わないデータを扱います。 ＊正規分布に従うデータでもノンパラメトリック法を用いることは可能です。 ただ、パラメトリック法が有効なデータにノンパラメトリック法を用いると、検出力が低下するといわれています。 ＊ノンパラメトリック法では、「平均値ではなく 中央値をみる 」ということにも注意が必要です。 「平均値」と「中央値」については以下のサイトを参考にしてください。 平均値と中央値の違い〜標準偏差？ 四分位範囲？ まとめ. |yws| lni| ncv| rzb| suv| lox| cyx| pwn| qrb| ekb| ibv| qeb| auf| cke| qub| nrt| mnd| fgs| knj| cme| ldu| gpj| yzb| qdz| wcu| jeb| gxe| vjq| euo| qmi| xvh| lfm| qbq| ksr| jfb| xvx| bmg| jmp| nsm| aik| qyo| whn| tye| mzh| avm| lio| hiw| rkm| xfp| mmm|