マイナーだけど最強の統計的検定 Brunner-Munzel 検定 - ほくそ笑む

対応のない 2 群間の量的検定手法として、最も有名なのは Student の t 検定でしょうか。 以前、Student の t 検定についての記事を書きました。 小標本問題と t検定 - ほくそ笑む しかし、Student の t 検定は、等分散性を仮定しているため、不等分散の状況にも対応できるように、Welch の t 検定を使うのがセオリーとなっています。 ただし、これら 2つの検定は分布の正規性を仮定しているため、正規性が仮定できない状況では、Mann-Whitney の U検定というものが広く使われています。 Mann-Whitney の U検定は、正規性を仮定しないノンパラメトリック検定として有名ですが、不等分散の状況でうまく検定できないという問題があることはあまり知られていません。 今日は、これらの問題をすべて解決した、正規性も等分散性も仮定しない最強の検定、Brunner-

[kmiura]

レビューアーに「なにそれ」とかいわれんのが面倒で生物とかだと軒並みスチューデントのt検定使ってると思うんだよね。困ったことだ。

[watasuke221]

ぼくには全然わかんないんですがわかりやすいと言っている人がいるのでわかりやすいんだと思います(思考放棄)

[sh19910711]

2015 / "Mann-Whitney の U検定は、2群間の分布の形状が同じであるという仮定 / Brunner-Munzel 検定は、分布が同じことは仮定せず、両群から一つずつ値を取り出したとき、どちらが大きい確率も等しいという帰無仮説を検定する"

[swdrsker]

最強の統計検定

[kyota98]

平均値を比較するときはWelchのt検定も比較的頑健と。

[keloinwell]

サンプル数が大きくなれば、中心極限定理が使えると思うけど、実際ビジネスなどの場で考える時はどれぐらいのサンプル数なんだろうね。

[h0714k]

[]

[turuhashi]

" Mann-Whitney の U検定は、不等分散の状況でうまく検定できない"

[kana0355]

“Mann-Whitney の U検定は、正規性を仮定しないノンパラメトリック検定として有名ですが、不等分散の状況でうまく検定できない””正規性も等分散性も仮定しない最強の検定、Brunner-Munzel 検定”

[TYK]

t検定

[ko-ya-ma]

なるほど、そういうことか >“分布が同じことは仮定せず、両群から一つずつ値を取り出したとき、どちらが大きい確率も等しいという帰無仮説を検定する”

[matsui899]

サンプル数が十分あれば

[call_me_nots]

メモ： https://twitter.com/simizu706/status/567509551197331457

[new3]

重要なのは状況に応じて適切な検定を選ぶ能力

[PONDEL]

良いね

[richard_raw]

Mann-Whitneyの問題点は知りませんでした。/平均値の検定はWelch、中央値の検定はBrunner-Munzelという結論。

[sechiro]

正規性、等分散を仮定しない検定

[charliecgo]

知らなかった。ぜひ使ってみよう。

[shun_y]

対応のない 2 群間の量的検定手法として、最も有名なのは Student の t 検定でしょうか。 以前、Student の t 検定についての記事を書きました。 小標本問題と t検定 - ほくそ笑む しかし、Student の t 検定は、等分散性を仮定して

[kazutan711]

わかりやすいし、これいいですね