対応のあるデータ(対応のある標本 paired sample)
以下のようなものである。
(1)同じ対象に対して条件を変えて何回か測定したデータ 条件1 条件2 条件3 対象 1 X11 X12 X13 ... 条件間の比較をする 対象 2 X21 X22 X23 ... 対象 3 X31 X32 X33 ... : : : (2)性・年齢などをマッチさせたいくつかの対象について測定したデータ 対象1 対象2 対象3 ペア 1 X11 X12 X13 ... 対象間の比較をする ペア 2 X21 X22 X23 ... ペア 3 X31 X32 X33 ... : : :
対応のあるデータ
対応のあるデータ(対応のある標本)とは,以下のようなものである。
- 同じ対象(者)に対して,複数の条件下で測定を行い,条件間で差があるかどうかを比較をする。
例えば,各被検者について,静寂な環境とうるさい環境の下である作業を行わせ,単位時間当たりの出来高を比較するような場合である。
表 1.同じ対象に対して条件を変えて何回か測定したデータ 条件 1 条件2 条件 3 … 対象 1 X11 X12 X13 … 対象 2 X21 X22 X23 … 対象 3 X31 X32 X33 … : : : : …
表 2. 2つの条件の下で測定されるデータの例被検者 条件1 条件2 青山 ○○ ○○ 赤木 ○○ ○○ 白川 ○○ ○○ 黒田 ○○ ○○ 要点:同じ被検者に必ず条件1と条件2の下で,一回ずつ。 同じ被検者が何回も測定されることはない。 条件は3種類以上あってもよい。
表 2. のような場合,データが間隔尺度(比尺度)データであるならば,条件1と条件2での平均値の差を検定する場合には対応のある t 検定を用いる。
- 同じような特性(属性)を持つ被検者のペアを前もって複数組み作っておき,各ペアの構成員の一人ひとりに別々の条件の下で測定を行い,条件間で差があるかどうかを比較する。
例えば,ある薬が効くか効かないかを実験するとき,上のようなデータのとり方では,前に処方された薬の効き目が残っていることも考えられる。そこで,性,年齢,病気の程度などの項目について,よく似ている人の組を作っておき,片方には A という薬,もう一方には B という薬を与え,その成績を比較するような場合である。
表 3.性・年齢などをマッチさせたいくつかの対象について測定したデータ 対象 1 対象 2 対象 3 … ペア 1 X11 X12 X13 … ペア 2 X21 X22 X23 … ペア 3 X31 X32 X33 … : : : : …
対応のあるデータと対応のないデータには別々の統計手法が用意されているので,適切な手法を選択しなくてはならない。例えば,2つの比率の差を検定する場合には,対応のないデータは二群の比率の差の検定,対応のあるデータはマクネマー検定を用いる。
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