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ノンパラメトリック検定

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603430

R

ノンパラメトリック検定


 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

  • 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