Wilcoxon-Mann-Whitney検定
Wilcoxon-Mann-Whitney検定（WMW検定） WMW検定とは 2組の数 \[ \{ x_1, x_2, \ldots, x_n \},\quad \{ y_1, y_2, \ldots, y_m \} \] があったとき，$x_i > y_j$ を満たす $(i, j)$ の組の数に $x_i = y_j$ を満たす組の数の半分を足したものを $U$ とすると，もしこれらの $n + m$ 個の数の並び順がランダムであれば，$U$ の確率分布は漸化式 $p_{n,m}(U) = \frac{n}{n+m} p_{n-1,m}(U-m) + \frac{m}{n+m} p_{n,m-1}(U)$ から計算できます。さらに，$n$, $m$ が大きければ，$U$ の分布はほぼ正規分布 $N(nm/2, nm(n+m+1)/12)$ になります。このことを使った検定を，Wilco
情報教育特集号 | Okumura's Blog
情報処理学会から情報教育～理論・評価・展望～特集への論文投稿のご案内。今回は編集委員でなくなったので，投稿するチャンスだが，11月26日に間に合うか。 新しい教授法が従来の方法より効果があることを示すのは難しい。医学のように二重盲検法が適用できない。そもそも教育の場ではランダマイズするだけでも難しい。アンケートに頼らざるをえないことも多い。その場合，例えば5段階で評価してもらうといったリッカート尺度になる。平均を出したりt検定したりして論文に載せると，回答1-2-3-4-5はそもそも間隔尺度でないので平均をとることは無意味だとか，正規分布でないのでt検定は無意味だとか，いろいろ難癖が付けられる。 しかしt検定に意味がないわけではない。回答1-2-3-4-5が何尺度か何分布かにかかわらず，その平均は人数がある程度多ければほぼ正規分布になる（中心極限定理）。昔ただのrand()を12個足して6
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