2群の差の検定(t検定)と検定フロー

2群の差の検定と検定フロー

 

統計的検定の中でも、2群の差の検定は非常に多くのケースで使用されるため、とても重要です。

 

2群の差の検定の中でも、いくつかの検定の種類に分類されます。

 

下記の検定のフローを元に解説してきます。

 

 

2群の差の検定

ある2群のデータ(標本データを2つ集めたもの)に有意差があるかどうかは、2群の標本平均の差を比較することで判断します。

 

標本データが大規模である場合や母分散が既知である場合は標準正規分布に基づくz値がベースの統計量で検定を行います。

 

しかし、通常は標本データは小規模であり(n=50以下程度)、母分散も未知のケースが大半です。

 

この場合は標本から母集団を推定する不偏推定量を考慮した分布、つまりt値を統計量として検定します。

 

t値を統計量とした検定をt検定と呼び、このページでは2群の差のt検定を行うためのフローを解説します。

 

 

2群の差のt検定実施フロー

2群の差のt検定はいくつかに分類され、分類するために下記の項目のチェックを行う必要があります。

 

データ対応の有無

 

データに対応が有る場合とは、例えばあるA〜Eの5人に(1)サプリメント1、(2)サプリメント2をそれぞれ飲んでもらった場合の各効果を比べる場合などが挙げられます。

 

逆にデータに対応がない場合とは、例えばあるA〜Eの5人に(1)サプリメント1、次にF〜Jの5人に、(2)サプリメント2を飲んでもらった場合の各効果を比べる場合などが挙げられます。

 

データに対応が有る場合は対応が有る場合のt検定を行います。

 

対応はない場合は、等分散であるかどうかの判断に進みます。

 

等分散であるかどうか

 

等分散であるかどうかの判断はF検定により、判断できます。

 

等分散であると判断された場合は、等分散の場合のt検定を行います。

 

等分散でないと判断された場合は、等分散でない場合のt検定(不等分散のt検定)を行います。

 

 

 

 

 

また、当サイトのメインテーマであるリチウムイオン電池、電気化学関連の用語は以下でまとめています。

 

興味がある方は参考にしてみてください。

 

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