「マン・ホイットニーのU検定」の版間の差分

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表を使って次のことがわかる:「この結果からはカメの方が速いとはいえないし、かといってウサギの方が有意に速いともいえない」。
==使用方法==
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標本数が多い場合には正規分布による近似:
 
が使える(ここでzは標準正規分布に従うかどうかを考え、その有意性は正規分布表で確認できる)。帰無仮説が正しいとすればmUとσUはUの平均および標準偏差であり、次の式で与えられる:
 
mU = n1n2n<Sub>1</Sub>n<Sub>2</Sub> / 2
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{{Sci-stub}}
U 検定は独立な標本に対する[[スチューデントのt検定]]と同様の状況で用いられ、どちらを用いるのがよいかが問題になる。[[コンピュータ]]が簡単に使えなかった頃は計算の手間がかからないことから一般にU検定が推奨された。現在でも順序データ(初めから順位として表現されているデータ)を用いる場合にはU検定が推奨される。また少数の[[外れ値]]のために偽の有意な結果が出ることは、t検定に比べるとはるかに少ない。
 
一方、U検定を2標本の分布が大きく異なる場合に用いるのは誤りである。U検定は2標本が共通の分布に基づくかどうかを検定するものであって、平均は同じだが分散は異なるような分布に基づく場合には偽の有意な結果が出ることもある([[モンテカルロ法]]を用いて示されている)。
 
[[Category:統計学|まんほいつとにのU]]
 
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