R
!!!ノンパラメトリック検定
{{outline}}
----
!!二群の比較
*対応のあるデータの場合は、ウィルコクソン符号付順位和検定
**wilcox.test()
 > wilcox.test(prepost$pre, prepost$post)
 
         Wilcoxon rank sum test with continuity correction
 
 data:  prepost$pre and prepost$post
 W = 5090, p-value = 1.167e-14
 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
「差はない」が帰無仮説で、p値が0.05を下回っているので、これは差はないとは言えない（「差はある」）

*対応のないデータの場合は、マン・ホイットニー検定
**これもwilcox.test()で。
**もしくは、青木先生のU.test()
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/u-test.html

![Brunner-Munzel Test|http://sugiura-ken.org/wiki/wiki.cgi/exp?page=R%2Epackage#p12]
*これでやって、効果量は、Cliff's deltaを明記するのがよいですね。
R.package参照
!!３群以上の比較
*対応のあるデータの場合は、フリードマン検定（Friedman's Test）
*正規分布を想定する平均の差の検定ではなく、<<中央値>>の差の検定
**friedman.test()
***対象はデータフレームではなくマトリックス
***friedman.test(as.matrix(データフレーム))


*対応のないデータの場合は、クラスカル・ウォリス検定
**kruskal.test()