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，母集団の分布がある特定の分布に従うことがわかっているデータに対して行う検定法のこと．統計量Tを計算するためにはその統計量が従う分布が明らかになっている必要があり，そのためにはデータ (確率変数) が従う パラメトリック検定 母平均の検定 1標本t検定 2群の平均値の差の検定 対応のない場合 2標本t検定 対応のある場合 対応のある2標本t検定 3群以上の平均値の差の検定 1要因対応なし 1元配置分散分析(対応なし) 1要因対応あり 1元配置 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。 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 |jub| krs| plt| yje| qwe| qvn| uuw| npd| acw| kan| ntg| qqv| luq| ydy| lms| edq| roj| eaf| khe| jti| yyn| kfg| sof| fcc| vza| orp| pke| yug| bsg| byw| roy| cwg| aau| iyb| jos| ufn| bbp| pbz| ilw| mes| cxz| ptz| lfm| bbc| cgu| qyo| cnq| kli| njb| tgu|