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t検定、およびその他のパラメトリック検定法

医療統計では重要な手法の1つ、1/3の論文に用いられている。

検定そのものを、詳細にわたって理解するのは難しい。
だげ、有り難いことに、その必要はない、単に、結果の有意性を知るためにP値を見れば良い。P値が小さいほど「帰無仮説(null hypothesis)」が真である可能性は小さい。ということを覚えておけば良い。

パラメトリック検定法(psrametric test)は、正規分布に従う標本データを比較する時に用いる。データが正規分布に従わない場合には、このような検定法は用いる場合ではない。

どのパラメトリック検定であれ、特定の分布、通常は正規分布に従っていることを前提とする。よく用いられるパラメトリック検定は、分散分析(ANOVA)とt検定(t test)である。

※間違いやすい点、勘違いしやすい点。
パラメトリック検定は正規分布に従うデータにのみ用いるべきであり、論文等に出てくるコルモゴロフ-スミルノフ検定(Kolmogorov-Smirnov test)は、データが正規分布している集団からとられたかどうか、つまり、パラメトリックな統計量が使えるかどうかを調べる検定法である。 時々「変換された(transformed)データをパラメトリック検定で解析した」と書かれているのを見たことがるかもしれないが、これは正当な方法である。

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