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標準偏差が大きい場合の平均値の差の検定
例えば、100±120 と 150±145 といった平均値がある場合、平均値の差の検定はどうしたら良いですか? t検定などは使わずに、ノンパラメトリックなマン・ホイットニーのU検定などを使うべきでしょうか?
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t検定の前提は、「データが正規分布していること」。これが満たされれば、OK。 しかし、100±120だと、正規分布しているとは想えない。 >ノンパラメトリックなマン・ホイットニーのU検定などを使うべきでしょうか? 検定の目的は、「有意差有り」の結論をだすこと。t検定より「有意差有り」の結論を得られる検定法は、ありません。 同程度とされているのが、U検定。特にバラツキが大きい時は有効です。ただ、t検定は1群3例でも検定可能ですが、U検定は最少でも一群10例はないと、「有意差有り」は困難です。 データを抽出しない=全てのデータを用いているのなら、検定は不要です。
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- kgu-2
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回答No.2
No1です。 検定が必要なのは、不確定のデータがあるから。 例えば、AクラスとBクラスの成績を比較するとき、欠席者か一人もいない場合は、平均値を比較すれば、誰がやっても、差が必ずあります。この場合、検定は不要でしょう。 一人でも欠席者がいると、データが欠けているので、どちらが高いとは断言できません。従って、確率的に「有意差」を判定することが要求されます。 「データがあれば、検定」「検定が出来ると賢い」のイメージが流行っていますが、全データがあれば、検定の必要はありません。検定するのは、全データを集められなかった=サボりとも言えるかと。
質問者
お礼
ありがとうございました。
お礼
ありがとうございます。助かります。 しかし、最後の一文はどういう意味でしょうか?