痛みと鎮痛の基礎知識 - Pain Relief
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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。
統計的検定の基礎
a．統計的検定の基礎（検定の種類） 基礎集計をしてみて群間に差があったとします。ただし、その差は本当に仮説を支持すると考えて良いような差であるかが問題です。それを確認するために使われるのが「統計的検定」です。心理学や社会学研究で使われる「統計的検定」や「統計解析」の手法は以下にある当に沢山あります。それぞれ、尺度や実験計画の違いによって使われる検定の手法が異なります。 ａ．独立変数が名義尺度（順序尺度の場合を含む）で従属変数が間隔尺度、比率尺度の場合 実験では多くの場合はこのようなタイプになることが多いのですが、独立変数（要因）の個数によってさらに検定の手法が違います。 （独立変数が１個だけ） ・独立変数のカテゴリー（グループ）数が２つ→ ｔ検定 ｔ検定でもサンプル分散の違い方によってｔの公式が違います。 ・独立変数のカテゴリー数が３以上（比較する平均値が３つ以上）→ 一元配
乱塊法
全体の平均を $\mu$，処理 $j$ の平均を $\mu_{\cdot j}$，個体 $i$ の平均を $\mu_{i\cdot }$，誤差を $\epsilon_{ij}$ とすると次式のように表せる。 \[ X_{ij} = \mu + (\mu_{\cdot j}-\mu) + (\mu_{i\cdot}-\mu) + \epsilon_{ij} \] または， \[ (X_{ij}-\mu) = (\mu_{\cdot j}-\mu) + (\mu_{i\cdot}-\mu) + \epsilon_{ij} \] $\mu$，$\mu_{\cdot j}$ ，$\mu_{i\cdot }$ に標本値 $\bar{X}_{\cdot \cdot }$ ，$\bar{X}_{\cdot j}$ ，$\bar{X}_{i\cdot }$ をあてると，次式になる。 \[ (X_{ij}-
実験計画学
後期の授業である実験計画学はレポートと質疑応答主体の授業とします．期末試験さえできればよいというものではなく，実験計画学を理解するには，授業で主体的に考えることが大切です．授業に出席（出席とは質問にきちんと答えることを含む，じっと座っていても出席とはいわない）し，レポートをきちんと提出することが単位取得の必要条件です．
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