パラメトリック統計とは、サンプルを抽出した母集団の分布についての想定の基に成立する統計です。ノンパラメトリック統計は、想定に基づくものではないので、特定の分布に従わないサンプルからデータを収集できます。 今回は、この「パラメトリック」と「ノンパラメトリック」について、その定義や違い、そしてそれぞれの検定の使い方について解説していきます。 この記事の執筆者. 小島 一範 博士（リハビリテーション）、理学療法士. 化学系の修士取得し、帝人（株）研究所を経た後理学療法士とリハビリテーション学博士を取得。 大学受験勉強法のHP立ち上げや医歯薬系予備校講師も務める。 研究と教育に勤しむため2020年4月より岡山医療専門職大学にて教鞭をとる。 現在、研究に関するものと、介護予防に関するオンラインサロンを立ち上げ運営している。 この執筆者について詳しく見る. この記事をSNSでシェア! 企業への質問. この機能を利用するには、ログインが必要です。 未登録の方は会員登録の上、ログインしてご利用ください。 パラメトリックとノンパラメトリックの2つの考え方を組み合わせたセミパラメトリック手法があります。 これは、一部データに分布を仮定できるのですが、完全に特定の分布に沿わないという部分がミソです。 ノンパラメトリック法（distribution-free methods）は、データの分布に正規分布やt-分布のような特定の確率分布を仮定しない方法。 Wilcoxonの順位和検定、Wilcoxonの符号付き順位和検定が代表的。 多群の場合は多重比較法が必要になり、Bonferroni法、Holm法、Tukey法などがある. 目次 ノンパラメトリック法｜Wilcoxonの順位和検定・Wilcoxonの符号付き順位和検定・多重比較法【統計学・統計解析講義基礎】 ノンパラメトリック法. 独立な2群の場合：Wilcoxonの順位和検定. 対応のあるデータの場合：Wilcoxonの符号付き順位和検定. 多群の場合：Kruskal-Wallis検定. |owg| xfm| tmc| sgd| twt| uer| mnr| txz| ozu| zzy| hvv| bbr| sua| iuf| rrm| wkd| nrf| ywm| xse| ikl| tfc| waa| jbe| occ| zzt| joa| ocj| fwy| eeh| eae| dlq| oyp| ibt| inl| won| jvo| fdh| zom| wfv| ktv| ztn| fjr| ewo| rgk| rgg| rhd| yxi| dyx| oyu| ffu|