統計分析にはいろんな「仮定」があります。例えば,t検定はデータが正規分布である必要がある,などなど。しかし,仮定を満たさないからといって,その方法が全く使えなくなるとは限りません。 そこで,よく使われる統計手法の仮定と,それらに対する頑健さ,つまりどれぐらい逸脱を許容できるのかについてまとめておきます。 また,仮定の逸脱に対して脆弱なものにたいして,どのような対処が可能かについても書いておきます。 ただ,この記事で書いているいくつかの基準は,ただの目安なので盲目的に信じないでください。僕は統計の専門家ではないので,「ああ,そんな感じなのね」的に受け取ってもらえればと思います。 二群の平均値の差の検定(t検定) いわゆるt検定の仮定は,3つあります。 ・母集団が正規分布に従っている(母集団の正規性の仮定) ・二群の分散が等しい(分散の均一性の仮定) ・サンプルが独立に抽出されている(サンプル