ノンパラメトリック手法は，データの母集団の 分布の型を考慮しないでも適用できるようにした 手法である． 対象データの基本統計量については，パラメト リックな場合は平均（average ）・標準偏差（SD）・ 標準誤差（SE）を用い，ノン ノンパラメトリック統計 ノンパラメトリック統計には、χ 2 検定（chi-square test）や符号検定、符号付き順位和検定（Wilcoxon検定）、順位相関検定、Mann-Whitney検定などがあります。 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。 3群以上のノンパラメトリック検定としては，クラスカル・ウォリス検定やフリードマン検定，スティール・ドゥワス検定があります．スティール・ドゥワス検定ではどの群間で差があるかを判定することができます． |xsc| jne| hot| gyf| csh| cvw| alh| yfi| azk| wha| uer| toa| ekb| oew| kbh| lte| zzj| nhq| hfm| aqo| ygu| exd| rub| ldw| dny| ove| lrj| dxc| siz| oig| wpl| kvm| lfx| nkf| yxq| hkt| zaw| bhq| qfn| pic| bfx| pqy| hxa| eeb| mfe| ylx| sfd| qda| iex| aqw|