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平均値の差の検定

品質管理 等の実務で、一番使われるのは、平均値の差の検定かと思います。

平均値の差の検定は、2つの母平均の差の検定が基本です。 これは、単純に2つの平均値を引き算した値についての検定です。

2つの母平均の差の検定

2つのグループがあって、平均値を比較したい場合、スチューデントのt検定と、ウェルチのt検定があります。

スチューデントのt検定には「分散が同じ」という仮定があり、ウェルチの検定にはこの仮定がありません。

これらを正確に使い分けるには、事前に 分散の比の検定 をしておく必要があります。

2つのt検定の使い分け

筆者の経験では、両者の使い分けは、問題解決の本質的な目的に対して、重要なことはありません。

ただ、どちらを選ぶのかで、 p値と有意水準の大小が逆転することがあり、この大小関係に注目されることが多いので、注意して使うことはしています。

分散分析と対応のある検定

分散分析 は、集団の数が2つより多くても使えます。 対応のある平均値の差の検定 は、2つの集団同士の個々のデータに対応がある場合に使えます。

分散分析対応のある平均値の差の検定 の簡単な説明としては、上記になります。 しかし、これらには、別の使い道がそれぞれあります。

ソフト

R

Rの実施例は、 Rによる違いの有無の分析 のページにあります。

R-QCA1の場合

Before-Afterを簡単に比べる方法としては、 R-QCA1 が良いかと思います。 1列目と2列目に比べたいグループのデータをそれぞれ入れたcsvファイルを用意して、読み込むとできます。
ウェブアプリ R-QCA1

R-EDA1の場合

R-EDA1 では「Basic_test_All_Varaiables」を選ぶと、ラベルの変数を元に、各変数を層別して、すべての変数について、ラベルが0と1のグループの平均値の差の検定ができるようになっています。 p値だけが出力されます。
R-EDA1



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