統計学 二つのグループの有意差検定？

質問

二つのグループのサンプルについて統計的な検定をしなければならないのですが、統計学が全く分からないもので、何検定を使ってどう検定したら良いのか分かりません。下記が検定をするデータで、「A群の方が値が大きく、ABの二群には有意な差がある」と結論付けたいのですが、やり方をご教授願えませんでしょうか？A、Bでサンプル数が異なっていてどういった検定を使うのが正解なのか全く分かりません。よろしくお願い致します。

A群　B群
3　　2
4　　1
2　　1
3　　2
3
3

回答No.1

takurinta · ベストアンサー

Wilcoxon検定を紹介します。
独立二標本の分布のずれを検出するノンパラメトリック検定です。方法について詳しくは参考URLを見てください。
参考URL http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9E%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%83%9B%E3%82%A4%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%8B%E3%83%BC%E3%81%AEU%E6%A4%9C%E5%AE%9A

Rでの実行例を示します。
スクリプト
A <- c(3, 4, 2, 3, 3, 3)
B <- c(2, 1, 1, 2)
wilcox.test(A, B, alternative = "two.sided")

結果
Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: A and B
W = 23, p-value = 0.01888
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Warning message:
In wilcox.test.default(A, B, alternative = "two.sided") :
cannot compute exact p-value with ties

##同順位では正確なp値が計算できないというので、以下追加
library(coin)
ddata <- data.frame(valu=c(3,4,2,3,3,3, 2,1,1,2), grp=(c(rep("A",6), rep("B",4))))
wilcox_test(valu ~ grp, data = ddata, distribution = "exact")

結果
Exact Wilcoxon Mann-Whitney Rank Sum Test

data: valu by grp (A, B)
Z = 2.4597, p-value = 0.01429
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0