符号検定、1サンプルWilcoxon検定、または1サンプルt検定の選択

  • 分布が大幅には歪んでおらず、サンプルサイズが20より大きい場合は、1サンプルt検定を使用します。
  • 分布がほぼ対称で、サンプルが相対的に小さい場合は、1サンプルWilcoxon検定を使用します。
  • 非対称母集団からサンプルを抽出し、サンプルが小さい場合は、符号検定を使用します。

Moodの中央値/Kruskal-Wallis検定または一元配置分散分析(ANOVA)の選択

仮説検定を実行して、形状が同じで分散が等しい分布を持つ2つ以上の母集団の中央値を比較するとします。
  • サンプルの抽出元の母集団が正規的に分布するか、または各サンプルが20より大きい場合は、一元配置分散分析(ANOVA)を使用します。
  • サンプルが抽出される母集団がひどく歪んでおらず、サンプルが小さい場合は、Moodの中央値検定かKruskal-Wallis検定を使用します。

(正規母集団は対称的であるため、中央値の同等性の検定は、平均の同等性の検定でもあります。)

2サンプルMann-Whitney検定または合算t検定間の選択

  • 使用するサンプルのサイズがほぼ同じになっているか、母集団の分散状態がほぼ同じであるという何らかの証拠がある場合は、併合t検定を使用します。正規性の仮定が有効ではない可能性がある場合でも、サンプルが十分に大きければ、併合t検定を使用できます。
  • 同じ形状と広がりを持つ非正規母集団からサンプルを抽出し、サンプルが相対的に小さい場合は、Mann-Whitney検定を使用します。
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