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検定 ▼	クロス集計 ▼
正確確率検定 ▼	ノンパラメトリック検定 ▼

検定

検定とは

検定とは、「集団Aは集団Bより平均身長が高い」というような仮説を立て、 その仮説が本当に正しいかどうかを統計的に検討するための手法であり、統計的仮説検定とも呼ばれます。一般的に統計による推測統計の一つで、英語では「test」と表記されます。推測統計は、手元にある標本（サンプル）と母集団との関係性を把握するための統計です。

観測された標本に見られた差は偶然生じた差かもしれません。 そのため、観測された標本に見られた差が、偶然とは考えられないほど意味のある差であるか 母集団で比較しても本当に差があるといえるのかを統計的に検討する必要があります。

検定では、判断を下したい仮説を帰無仮説と対立仮説で記述します。 上記の例では、帰無仮説を「2つの集団の平均身長に差はない」とし、対立仮説を「2つの母集団の平均身長に差がある」とおきます。 統計的に差があると判断できる場合には帰無仮説を棄却し、「2つの母集団の平均身長に差がある」という対立仮説を採択し、 逆に、意味のある差はないと判断された場合、対立仮説を棄却し、帰無仮説を採択します。 なお、検定にはt検定、F検定、カイ2乗検定など様々な検定があります。

対応IBM SPSS製品

クロス集計

対応IBM SPSS製品

正確確率検定

正確確率検定とは

正確確率検定とは、標本数が少ない場合に、2変数の独立性の検定に用いられ、2×2分割表の2変数の間に有意な差が見られるかを検討します。標本数が多い場合にはカイ2乗分布が用いられますが、標本数が少ない場合や、偏りの大きいデータの場合には、 カイ2乗検定は適さないため、正確確率検定が用いられます。

対応IBM SPSS製品

IBM SPSS Statistics Base

ノンパラメトリック検定

ノンパラメトリック検定とは

ノンパラメトリック検定とは、母集団に分布の仮定を必要としない検定のことをいいます。

例えば、t検定では、母集団に正規性を仮定しますが、ノンパラメトリックな検定ではそのような仮定を設けません。 ノンパラメトリックな検定は、標本数が少ない場合にも有効です。

また、名義尺度や順序尺度のデータについても処理することができます。

しかし、どんな場合でもノンパラメトリックな検定を用いたほうが良いわけではありません。 パラメトリックな手法を適用できる条件がそろっている場合には、ノンパラメトリックな検定は検出力が低下するため、 パラメトリックな手法を用いたほうが妥当です。

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