独立した2群間の連続変数の平均値を比較する方法

１．t検定

２．Welch検定

３．Mann-Whitney U検定

2群間に対応がある場合（インスリン導入前後のHbA1cの値など）は、「対応のあるt検定」へ。

2群が独立しており、

（１）各群のデータが正規分布に従う　⇒ 両群の分散が等しければ、t検定。分散が等しくなければ、Welch検定を用いる。

（２）各群のデータが正規分布に従わない、あるいは順序変数 ⇒ Mann-Whitney U検定

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://stats.biopapyrus.jp/stats/f-test.html

ks.test()関数を用いるときは、下記コードでは、y1[“sBP_00pre”]ではエラーになる。正しくは、y1$sBP_00preのように記載する。データフレームとリストの違い？

y1 <- subset(x2, Hb_Improve=="TRUE")
y1 <- y1$sBP_00pre
ks.test(x=y1,y="pnorm",mean=mean(y1),sd=sd(y1))

EZRで行う場合は、下の本のp92以降が非常に分かりやすいです。