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目次
17. Rでt検定
ソースコード
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 → 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
vx=c(12,15,53,65,24,75,100,66,43,52,68,42) shapiro.test(x=vx)
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
(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
2群が正規分布に従い、かつ等分散の場合 → Studentのt検定
t.test(x, y, var.equal=T)
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
# 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)
xとyが等分散であるかどうかの検定(F検定)
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
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)
参考リンク
https://www.amed.go.jp/content/000034160.pdf
検定の選び方
http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/65.html
65. 二標本検定
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