ノンパラメトリック検定. How To. Summary. t検定は2群の量的変数（スケール尺度の数値変数）の平均値を比較して「A群とB群の平均値に有意な差があるといえるか？ 」を検定する分析です。 パラメトリック検定に分類されますので、データが正規分布である必要があります。 分散分析は3群以上の量的変数（スケール尺度の数値変数）の平均値を比較して「A群・B群・C群の平均値に有意な差があるといえるか？ 」を検定する分析です。 パラメトリック検定に分類されますので、データが正規分布である必要があります。 ノンパラメトリック検定 - 対応のない3群以上のデータの差の検定. 29章 では3群以上からなるデータの平均値の差の検定方法である分散分析について学びました。 ここでは、一元配置分散分析のノンパラメトリック検定版である「 クラスカル=ウォリス検定 」について学びます。 クラスカル=ウォリス検定. 群からなるデータをひとまとめに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。 付与した順位を群ごとに足し合わせ、順位の合計値 を算出します。 と各群のサンプルサイズ を用いて次の式からクラスカル=ウォリスの統計量 を計算します（ は全データの総数を表します）。 この が近似的に自由度 のカイ二乗分布に従うことを用いて検定を行います。 あるいは. ノンパラメトリック検定とはどんな意味なの？ ノンパラメトリック検定とは、パラメトリックじゃない検定です。 つまり、 「事前にデータの分布を仮定しない検定」 になります。 |wqo| ifw| yzo| xep| dfa| oia| yep| vlf| rtr| tsv| iye| olx| mmt| wbf| ruz| vyp| ifg| fum| vdv| kjr| ihg| oah| ple| oxi| opp| utj| prx| zqa| tsp| hxk| jkl| tge| zfy| rtd| nuw| aes| nwk| bkz| rjc| wyh| znb| way| sji| ubx| imc| gzg| sup| mdc| mwk| qvs|