R -- 元データがないときの検定
元データがないときの検定 Last modified: Aug 27, 2009 例えば，2 群の平均値の差の検定を行うとき，データ数と平均値と標準偏差しかわかっていないときに，検定はできないだろう（あるいは，なんとかして，検定を行いたい）と考える人がいる。 2 群の平均値の差の検定は，t.test 関数を使えば行えるが，そのためには確かに，元データが必要である。 しかし，平均値の差の検定（いわゆる t 検定）の解説を見れば検定のために必要な情報は，各群のデータ数，平均値，不偏分散の，合計 6 個の情報だけでよいことがわかる。どんな分布に従っていようと無関係なのである。また，不偏分散は標準偏差を二乗するだけであるから，結局，「二群について，データ数と平均値と標準偏差がわかっていれば，平均値の差の検定は行える」ということになる。 このために，専用の関数を書くこともできるが，もっと汎用
パラメトリックな手法とノンパラメトリックな手法
パラメトリックな手法とノンパラメトリックな手法 Last modified: May 16, 2002 パラメトリックな手法 母集団の特性を規定する母数についてある仮説を設けるもので，平均値の差の検定（$t$ 検定と略称されることが多い）や分散分析（$F$ 検定と略称されることがある）などがこれに該当する。これらの検定手法では，母集団の正規性や等分散性が仮定される。 ノンパラメトリックな手法 母集団の分布型（母数）について一切の仮定を設けない。 このため，分布によらない手法と呼ばれることもある。 特に，標本サイズが小さい場合には，それから求められた統計量の分布型は不正確なことが多く，パラメトリックな手法を適用することは不適切になりやすい。 しかし，ノンパラメトリックな手法は常に適用可能である。 このほかにも両者の相違点は数多く，それらは表 1 のようにまとめられる。
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