調査研究に適した統計的仮説検定を選ぶ際の7つの重要項目
実験などから得られたデータの統計処理を行う場合、どの統計手法を用いればよいのか、この方法でよいのか分からないということも多いと思います。 統計的仮説検定の選択を誤ると、研究結果への信頼性に疑問を持たれたり、論文が不採用にされたりすることになりかねません。 この記事では、母集団の分布の型（パラメトリック／ノンパラメトリック）の違いから、統計的仮説検定の手法を選択するために重要な項目について解説します。 統計的仮説検定とは 統計検定（hypothesis testing）、あるいは統計的仮説検定（statistical hypothesis testing）とは、ある仮説が正しいのか否かを統計学的に検証する方法です。 2つのデータセットが互いに有意に異なるかどうかを数学的に検定するもので、母集団分布の母数に関する仮説を標本から得た情報（データ）に基づいて統計学的な方法で検証し、対象となる変数の母集団に関する条件になんらかの差があるといえるかどうかについて確率論的な分析を行うものです。 統計的仮説検定では、平均、標準偏差、変動係数などいくつかの統計的尺度を用いて計算し、それらをあらかじめ決められた基準のセットと比較します。 もしデータが基準を満たせば、2つのデータセット間に有意差があると結論づけることができます。 分析するデータの種類によって、使用できる統計的仮説検定は異なりますが、一般的な手法としては、t検定、カイ二乗検定、分散分析（ANOVA）などが挙げられます。 統計的仮説検定の種類 統計的仮説検定にはいくつかの手法があり、解析の種類 や母集団の分布などに適した手法を選択する必要があります。…
2023-12-26