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
二群の平均値（代表値）の差を検定するとき
二群の平均値（代表値）の差を検定するとき First upload: Feb 02, 2007 Last modified: Feb 10, 2007 1. はじめに 二群の平均値（代表値）の差の検定をするときに，両群の分散が違うといろいろ問題が残る。 粕谷によれば，そのようなときには，分散の影響を受けない中央値検定を採用すればよいと書いてあるという情報・書き込みがいくつも現れる。 本当にそうだろうか。粕谷1)はそのように書いてあるのだろうか。 いろいろ検討してみたが，粕谷は「分散が等しくないから中央値検定」などと単純には言っていないようだし，その後の同じ学会誌に Markus Neuhäuser2) は別の提言をしている。 分散が等しくない場合の二群の代表値の差の検定に困難が伴うのは古くからの議論である。 しかし，だからといって，データ水準や検出力の面から考えて最低位に位置づけられれ中央
二標本t検定
独立2群の差の検定 関連2群と独立2群の違いであるが、「同じ個体」で調べるか「違う個体」で調べるかの違いである。前者が関連2群で後者が独立2群である。 同じ個体なら、例えば薬を投与する前と後での変化を見ることができる。しかし、異なる個体でペアを組んで、その前後で変化を見るのはダメである。なぜなら、全く違う個体の変化だからである。 そのため、異なる個体でのデータである独立2群は二つの群の平均値を比べるのである。 二標本t検定(パラメトリック法) 二標本t検定の条件として次の二つがある。 ・正規分布している ・等分散している 等分散しているかどうかはF検定によって確かめることができる。 ・仮説の設定 帰無仮説(H0)：「2群間に差がない」と仮定する。 対立仮説(H1)：「2群間に差がある」と仮定する。 ・確率を求める 正規分布しており、等分散していると分かったとする。このときの検定は二標本t検
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BioTechnicalフォーラム [Ｗｅｌｔｈのｔテストの解釈とグラフの表示の仕方]
2標本t検定とＭａｎｎWhitney検定
