====== 17. Rでt検定 ======
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===== ソースコード =====

https://colab.research.google.com/drive/1AY_179lyHIJG2XW-eYmu-73vsypy8joE?usp=sharing

===== 対応のない2群の比較検定にはStudentのt検定、ウェルチのt検定とマン・ホイットニ検定がある =====

2群の平均に有意に差があるか検定したいとき

==== (Q1) 2群に対応があるか？(独立でないか？独立か？) ====
2群に対応がある場合 → [[00.初めての医療統計rとezr:18.rで対応のあるt検定|18.Rで対応のあるt検定]]へ

2群に対応がない場合(独立である場合) → 分布が正規分布に従うか調べる

==== (Q2) 2群が正規分布に従うか？ ====

2群が正規分布に従う場合 → 2群が当分散か調べる

2群が正規分布に従わない場合 → マン・ホイットニ検定

<code>
vx=c(12,15,53,65,24,75,100,66,43,52,68,42)
shapiro.test(x=vx)
</code>

https://data-science.gr.jp/implementation/ist_r_shapiro_wilk_test.html
Rによるシャピロ・ウィルク検定


https://note.com/eiko_dokusho/n/nef6c8294e36c
【R言語】irisのデータを使って正規性の検定をしてみた
eiko_programming
2020/04/21 07:08
==== (Q3) 2群が正規分布に従い、かつ等分散とみなせるときはStudentのt検定 ====

と書いてあるサイトもあるようだが、ぶっちゃけ、等分散でも分散が等しくなくても、<wrap hi>Welchのt検定</wrap>を行うのがよさそう。Rでは、''%%t.test(x,y)%%''でWelchのt検定ができます。
（参考：[[https://biolab.sakura.ne.jp/welch-test.html|等分散検定から t検定，ウェルチ検定，U検定への問題点 2018年12月8日]]）


2群が正規分布に従い、かつ等分散の場合 → Studentのt検定 
<code>
t.test(x, y, var.equal=T)
</code>


2群が正規分布に従い、等分散とは限らない場合(等分散でも使用してよい) → ウェルチのt検定 

<code>
# Rのt.test()関数のデフォルトはvar.equal=F、つまりウェルチのt検定になっている
t.test(x, y)
</code>

xとyが等分散であるかどうかの検定(F検定)
<code>
var.test(x, y)
# この結果がp>0.05であれば、xとyは等分散と言えるので、
# その場合は、student t-testを用いることができる
# 等分散か判定するのが面倒であれば、
# 毎回ウェルチのt検定を使うのもありか
# ただし、ウェルチのt検定の方がStudentのt検定よりも有意差が出にくい
</code>
===== Rでt検定のリンク =====
http://plaza.umin.ac.jp/~beehappy/stat/test-2g.html
私のための統計処理

(1)正規性を示し、かつ等分散:Student t-test：スチューデントのt検定(平均値を比較)
(2)正規性を示すが、等分散でなくても良い:Welch's t test：ウェルチのt検定（平均値を比較）
(3)正規分布、等分散でなくても良い:Mann-Whitney's U test：マン・ホイットニ検定(Wilcoxon rank sum test)（中央値を比較）


http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/65.html
65. 二標本検定


https://data-science.gr.jp/implementation/ist_r_f_test.html
RによるF検定

https://stats.biopapyrus.jp/stats/f-test.html
標本の分散が帰無仮説に従うかどうかを検定
F 検定
2020.05.02














===== 参考リンク =====

https://www.amed.go.jp/content/000034160.pdf
検定の選び方

https://www.jstage.jst.go.jp/article/kagakutoseibutsu/57/8/57_570808/_article/-char/ja/
改訂増補版：統計検定を理解せずに使っている人のために I
池田 郁男

http://www.kenkyuu2.net/cgi-biotech2/biotechforum.cgi?mode=view;Code=787
n=3のときの統計処理
2008/03/05

https://bellcurve.jp/statistics/blog/14304.html
幾つデータが必要か？―平均値の差の検定
2017/08/19

https://tanigaku.jp/wp/?p=2895
2020年2月5日
統計ひと口メモ（第5話）イヌ試験（N=4）でノンパラやってはダメ！






===== リンク =====
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