2 サンプル仮説検定

たとえば、プロセスに変更が加えられる前と後でプロセス不良率が同じかどうかをテストできます。例を参照するには、Minitab ヘルプ：2 サンプルの比率の例に移動します。

たとえば、工程に変更が加えられる前と後で工程平均が同じかどうかをテストできます。例を参照するには、Minitab ヘルプ：2 サンプル t の例に移動します。

この検定は、2 サンプル t 検定の代替であり、2 つのサンプルからのデータが合理的に正規でない場合に使用されます。

たとえば、経営コンサルタントが 2 つの会社の給与台帳を比較して、給与の中央値が異なるかどうかを確認するとします。2 つの会社の中央値が異なる場合、コンサルタントは、信頼区間を使用して差が実質的に有意かどうかを判断します。例を参照するには、Minitab ヘルプ：マン・ホイットニーの例に移動します。

対応のある t 検定は、2 つの異なる条件下で測定された項目の同じセット、同じ被検体に対する治療の前後の測定値の差、または同じ被検体への 2 つの治療の間の差を分析するのに役立ちます。

例えばある生理学者は、特定のタイプのフィットネスプログラムが安静時の心拍数に影響を及ぼすかどうかを調べようとしています。無作為に選ばれた 15 人の心拍数は、プログラム前に測定され、1 年後に再び測定されました。このようにして、プログラム参加前後の測定が各人について行われ、観測値のペアが取得されました。例を参照するには、Minitab ヘルプ：対応のあるtの例に移動します。