ノンパラメトリック法の多重比較について色々調べた - ぼくはみていよう
注意：私は統計学の根本的な理解が弱いのでこの情報はうのみにしないでくださいね。 やりたいこと：一要因・対応のないデータ・３つの群を比較したい 分散分析 多重比較の早見表 私のための統計処理 ー多重比較検定 1.データが等分散である ⇒パラメトリック＝一元配置の分散分析 →差があった⇒多重比較 多重比較検定 ※よくあるspssの解説だと、テューキー法、ボンフェローニ法、シェフェ法の３つを一度に行って結果を比べるよう書かれている。 2．データが等分散でない ⇒ノンパラメトリック⇒クラスカル・ウォリス検定 (1)等分散とは何か⇒ F検定 (等分散の検定) (2)クラスカル・ウォリス検定とは 統計解析道具箱 Kruskal-Wallis（クラスカル-ウォリス）検定 →差があった⇒その後の検定（多重比較？） (3)多重比較ではどんな検定をすべきか http://www.med.nagoya-u.ac
「パラメトリック検定」と「ノンパラメトリック検定」の違いについて出典を明示して書いておく - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
最近また色々な新刊書で「パラメトリックvs.ノンパラメトリック検定の違い」について正確でない説明を見かけることが増えてきたので、ちょっと出典を明示して備忘録的に書いておこうと思ったのでした。 『自然科学の統計学』（東大出版会）pp.213-219に、仮説検定に対して分布の形が検出力に及ぼす影響について論じた箇所があり、そこからの発展としてパラメトリック検定とノンパラメトリック検定との違いについて述べられています。 自然科学の統計学 (基礎統計学) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1992/08メディア: 単行本購入: 26人 クリック: 308回この商品を含むブログ (21件) を見る 以下、同書pp.217-218より抜粋。 7.3.2 ノンパラメトリック検定 誤差分布の形を特定しなくても、それが原点について対称であると仮定できるときは、*1
SPSS 分散分析とノンパラメトリック - OKWAVE
おっしゃる意味がちょっと理解できません。 「対応のあるデータが順序尺度の場合」ということですが，「対応のある」という部分（例えばある作業の前後とか）は独立変数に該当するわけですよね。で，分散分析の場合，独立変数はその変数が本当は比例尺度や間隔尺度，順序尺度であってもある意味では「名義変数」化されます。ですから，独立変数の本当の種類は問われません。 例えば，薬物投与前と投与後でその薬の影響を調べたいとします。このとき，「投与からの経過時間」は間隔尺度あるいは比例尺度になります。でも分散分析の場合にはいくつかのカテゴリーを設定します。「投与前」と「３０分後」，「１時間後」といったように。ですから，分散分析の「要因」となる変数（独立変数）はどういった尺度でもよいわけです。 おそらく質問者の方が聞きたいのは「従属変数が順序尺度の場合，分散分析は適用できるのか，できない場合はどのような分析法が妥当な
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