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マン-ホイットニー検定、および、その他のノンパラメトリック検定法

ノンパラメトリック検定法(non-parametric test)は、難しい。

ノンパラメトリック検定法は、データが正規分布に従わないため、パラメトリック検定が使えない場合に用いる。
その中でよく使われるのがマン-ホイットニーの検定法(Mann-Whitney test)がある。

統計学的計算では、生のデータの値を比較するのではなく、データに順位(rank)をつけ、その順位を比較する。しかし、詳細を理解する必要はない。P値に注目して、検定結果が有意かどうかわかれば良い。ここでも、p値が小さいほど、帰無仮説が真である可能性が小さいということである。

※間違いやすい点、勘違いしやすい点。
ウィルコクソンの符号順位検定(Wilcoxon signed rank test)やクラスカル-ウォリスの検定(Kruskal-Wallis test)、およびフリードマンの検定(Friedman test)もノンパラメトリック検定法である。基本的にP値にだけを注視すれば良い。

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