Wilcoxonの順位和検定（ノンパラメトリック検定）の使用について - Qiita

1. はじめに TwitterでWilcoxonの順位和検定（ノンパラメトリック検定）について気になるツイートを見ました。 黒木玄さんのツイート 「例えば、左右対称な2つの母集団分布について、中央値が互いに等しくても、分散や歪度が互いに異なると、Wilcoxonの順位和検定のP値は小さくなり易くなります。Wilcoxonの順位和検定(=Mann-WhitneyのU検定)の使用可能条件は結構厳しいと思います」 しかし、新版「統計学のセンス」で著者は、p15で Wilcoxonの順位和検定は、特に2群間の分散が大きく異なるような分布の場合については、データの順位（rank)だけを利用するため、どんな分布型にも適用できるWilcoxonの順位和検定の使用を推奨する。そして、ｐ16で「Wilcoxonの順位和検定を積極的に利用しよう」と結んでいる。 果たして、実際はどうなのでしょうか？シミュレーシ

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"正規分布に従う2群の平均をそれぞれ0、1とし標準偏差を1～20まで変化 + サンプルサイズ30の場合における有意水準5%とした場合の棄却率 / 標準偏差の違いが大きくなるにつれて、wilcox検定の方が棄却率が高く + 過大評価" 2023