*disclaimer
380505
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。
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))
- friedman.test()
- 対応のないデータの場合は、クラスカル・ウォリス検定
https://sugiura-ken.org/wiki/