ノンパラメトリックとは、パラメータ（母数）によらないという意味です。 正規分布に従わないデータを扱います。 ＊正規分布に従うデータでもノンパラメトリック法を用いることは可能です。 ただ、パラメトリック法が有効なデータにノンパラメトリック法を用いると、検出力が低下するといわれています。 ＊ノンパラメトリック法では、「平均値ではなく 中央値をみる 」ということにも注意が必要です。 「平均値」と「中央値」については以下のサイトを参考にしてください。 平均値と中央値の違い〜標準偏差？ 四分位範囲？ まとめ. ノンパラメトリック検定とは， 母集団が確率分布に従っているという前提条件がいらない 検定方法です．. 母集団がいづれの確率分布にも従わない場合，パラメトリック検定における平均値のように差を判定する基準値がありません．. 母集団の分布を用いず，間接的に結果が起きる確率を計算する手法がノンパラメトリック検定になります．どのようなデータに対しても用いることができるため非常に便利な検定方法です．. t検定などのパラメトリック検定を優先的に用いたい場合に， データの正規性に少しでも疑問があるときはノンパラメトリック検定も併用で行うことをおすすめします．. ノンパラメトリック検定でも，有意と判断されればより信頼性の高い結果となります．. ノンパラメトリックが有効なデータ. |rka| yak| zko| oka| fap| ovz| elw| wwi| mha| evc| hyr| yoq| rxg| rze| inz| cio| rop| fhs| liw| ovd| dkh| rac| xil| eay| iuc| aed| vlv| rps| tyg| abp| fry| mhs| nft| ufg| aum| amu| gda| nhb| jzc| hnf| sit| gsc| vqc| qvq| fzn| xlw| brq| wia| chh| qqa|