検定手段の種類
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/12/06 04:44 UTC 版)
z検定,t検定,F検定カイ二乗検定（ピアソン検定）,U検定(マンホイットニー検定),符号検定,Wilcoxon検定,フィッシャーの直接確率検定,中央値検定等のように、様々な検定手法が存在する。 例えば、z検定,t検定,F検定,カイ二乗検定のように、検定統計量がある特定の分布に従うことを前提とした検定手段では、両側検定とするのか、片側検定とするのかの分類が存在しえる。他にも、検定手段は様々な観点から分類される。 片側/両側の区別：「片側検定」、「両側検定」等 パラメトリックであるか否か：検定対象としているサンプル群が正規分布であると仮定している方法が「パラメトリック」,その前提を置かないものが「ノンパラメトリック」検定である。 比較する群の数：3群以上の群(例.A型,B型,O型,AB型)を比較する「多群検定と、「それ以外」 多重比較をするか否か:「多重比較検定」と、「それ以外」 以下の表に、よく使われる検定手段の例を例示し、適用可能となる前提条件と、検出力,ロバストネスの高低を示すp99。 表.よく使われる検定手法の例 #検定手法の名称前提条件検出力・ロバストネス1 フィッシャーの正確確率検定,二項検定 なし 高 2 t検定,F検定 データの母集団は正規分布 高 3 マン・ホイットニーのU検定(ウイルコクソンの順位和検定) 統計量Uが正規分布に従う必要がある。 中 4 ウイルコクソンの符号順位検定 統計検定量が正規分布に従う必要がある。 中 5 カイ二乗検定,中央値検定 統計検定量がカイ二乗分布に従う必要がある。 低
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