メインコンテンツに移動
XLSTATはLumiveroグループに参加しています。詳しくはこちら

パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の違いは何か?

パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の違いは何か?

パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の違いは何か?

パラメトリック検定 はデータに内在する統計的分布を仮定します。したがって、パラメトリック検定の結果が信頼できるように、いくつかの有効性の条件に合致していなければなりません。たとえば、独立2標本でのStudentの t検定は、各標本が正規分布に従い、標本分散が等質である場合だけ信頼できます。
ノンパラメトリック検定 は、どのような分布にも頼りません。したがって、それらはパラメトリックな有効性の条件に合致していなくても適用できます。
しばしば、パラメトリック検定に相当するノンパラメトリック検定があります。こちらのグリッドでさまざまなパラメトリック検定と、それに相当するものがあればそれらを見つけることができます。

ノンパラメトリック検定を使用する利点とは何か?

ノンパラメトリック検定は、パラメトリック検定よりもロバスト(頑健)です。言い換えると、それはより広い範囲の状況で有効です(より少ない有効性の条件)。

パラメトリック検定を使用する利点とは何か?

同等なノンパラメトリック検定の代わりにパラメトリック検定を使用する利点は、後者の方が前者よりも高い統計的検出力が得られます。言い換えると、パラメトリック検定は、H0(帰無仮説)の棄却がより導かれ易いです。ほとんどの場合、パラメトリック検定に関するp値は、同じデータで実行したノンパラメトリック検定に関するp値よりも低くなります。

XLSTATではどのようにパラメトリックおよびノンパラメトリック検定を使用できますか?

XLSTATは、パラメトリックおよびノンパラメトリック検定を生成する複数のツールを提供しており、Basicソリューション でもそれらを使用できます。ほとんどのパラメトリック検定は、同等のノンパラメトリック検定を持っているので、データが従う統計的分布に関係なく、同じ分析を実行することができます。次の対応表で、私たちのソフトウェアに含まれる多くの検定の一部を見ることができます。

使用目的? パラメトリック検定 ノンパラメトリック検定
観察平均 VS 理論値 1標本 t検定 1標本 Wilcoxon符号順位検定
独立2平均の比較 独立2標本でのt検定 Mann-Whitneyの検定
独立複数平均の比較 ANOVA Kruskal-Wallis 検定 / Moodの検定
観察された従属2平均の比較 対応のある2標本でのt検定 Wilcoxonの検定
観察された複数の従属平均の比較 反復測定 ANOVA / 混合モデル Friedmanの検定 / Durbin, Skillings-Mackの検定 / Page検定
2個の質的変数間の属性相関の検定 分割表でのカイ2乗検定 Fisher正確検定 / Monte Carlo 法
2個の量的変数間の相関の検定 Pearsonの相関検定 Spearmanの相関検定
外れ値の検定 Dixonの検定 / Grubbs 検定 バイプロット (実際は検定ではない)

たとえば、観察平均と理論値を比較しないなら:

  • あるクラスの数学の成績の平均を国全体の平均と比較するとしたら、ここでは、データが正規分布に従うと仮定できるので、パラメトリック検定を使用することにします。t検定を使用します。

  • 新しいポテトチップス・ブランドの嗜好スコアの中央値を、市場で最も強いブランドと比較するとしたら、嗜好スコアが正規分布に従うとは仮定できないので、ノンパラメトリックの1標本Wilcoxon符号順位検定を実行します。

検定に関するより詳細はこちらの記事にあります。

XLSTATではどのようにしてパラメトリック-ノンパラメトリック検定をセットアップするのか?

XLSTATダイアログ・ボックスを用いて統計的検定をカスタマイズして、記述統計や信頼区間などのさまざまな出力を表示できます。

Outputs tab for two sample t-test and z-test
複数のチャートを生成することもできます。 エラーバーやp値などを表示するように選ぶことができます。
Charts tab for two sample t-test and z-test

この記事は役に立ちましたか?

  • ウイ
  • いいえ