Rでt検定 1

t検定の仮定 本来，t検定には，さまざまな仮定が伴うものである。 各群の標本が，いずれも正規母集団から得られたものであること（正規性） 各群の母分散が等しいこと（等分散性） したがって，t検定の実施に先立って，これらの仮定が成り立つかどうかを判断しなければならない。 そのために，正規性と等分散性について，それぞれ異なる検定を行う必要がある。 正規性の検定 2群のデータの分布が，正規分布に従うかどうかを検定する。 この目的には，Kolmogorov-Smirnov（コロモゴロフ・スミノフ）検定がよく用いられる。 Rでは，この頭文字をとって ks.test() という名前の関数が用意されている。 この検定の帰無仮説は「あるデータが，正規分布をなす」である。 したがって，P値が大きければ，正規分布であると判断できる。 > ks.test(x$A,"pnorm",mean=mean(x$A),sd

[shirayuca]

“Kolmogorov-Smirnov（コロモゴロフ・スミノフ）検定”

[sanryuu]

“ks.test(x$A,"pnorm",mean=mean(x$A),sd=sd(x$A)) ”

[sessan]

Rで2標本t検定を説明している人のブログ。

[satzz]

等分散性のF検定と分散分析のF検定のF値算出方法は異なる