rでt検定
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rでt検定 [2018/02/03] – [memo] adash333 | rでt検定 [2020/08/12] (現在) – [Rでt検定] adash333 | ||
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====== Rでt検定 ====== | ====== Rでt検定 ====== | ||
+ | [[初めての医療統計: | ||
独立した2群間の連続変数の平均値を比較する方法 | 独立した2群間の連続変数の平均値を比較する方法 | ||
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+ | ===== 3.正規分布に従う2群の分散が等しいかどうかの判定”F検定(var.test()関数)” ===== | ||
+ | F検定の後にt検定することについては、議論があるらしいが、気にしないことにする。 | ||
+ | 標本の分散が帰無仮説に従うかどうかを検定\\ | ||
+ | F 検定\\ | ||
+ | 2018.01.12\\ | ||
+ | https:// | ||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | p> | ||
+ | |||
+ | p> | ||
+ | |||
+ | ===== 4.t検定" | ||
+ | |||
+ | p< | ||
+ | |||
+ | p> | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | DM_pre <- c(0.0002458, | ||
+ | DM_1POD <- c(0.0001442, | ||
+ | group1 <- DM_pre | ||
+ | group2 <- DM_1POD | ||
+ | t.test(group1, | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | R Studioでの実行結果(F検定は行っていない) | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | 元データが表になっている場合 | ||
+ | |||
+ | <code R> | ||
+ | x1 <- data1 | ||
+ | x2 <- data2 | ||
+ | |||
+ | group1 <- x1[, " | ||
+ | group2 <- x2[, " | ||
+ | |||
+ | t.test(group1, | ||
+ | </ | ||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | ===== 5.Welch検定" | ||
+ | |||
+ | t.test()関数の中で、var.equal=F と入れればWelch検定ができる。 | ||
+ | |||
+ | p< | ||
+ | |||
+ | p> | ||
+ | |||
+ | ===== 6.Mann-Whitney U検定 ===== | ||
+ | |||
+ | |||
+ | http:// | ||
+ | |||
+ | 上記サイトでは、ウィルコクソンの順位和検定と、マン・ホイットニーの U 検定が同じであると記載されている. | ||
+ | |||
+ | Wilcoxon-Mann-Whitney検定(WMW検定)\\ | ||
+ | https:// | ||
+ | |||
+ | Rによるウィルコクソンの順位和検定\\ | ||
+ | http:// | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | ウィルコクソンの順位和検定は2群間に対応がない場合に使う.この検定法はパラメトリック検定でいうところのスチューデントのt検定とかウェルチのt検定に相当する. | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | 上記サイトよりコードを引用。 | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | install.packages(" | ||
+ | library(exactRankTests) | ||
+ | |||
+ | wilcox.exact(x=vx, | ||
+ | </ | ||
===== memo ===== | ===== memo ===== | ||
行 34: | 行 115: | ||
+ | ===== 参考リンク ===== | ||
+ | Rによるウェルチのt検定\\ | ||
+ | http:// | ||
+ | {{: | ||
===== 参考文献 ===== | ===== 参考文献 ===== |
rでt検定.1517662943.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)