平均値の差の検定のo値B

平均値の差の検定のo値Bは、平均値の差の検定のo値の一種です。

o値の考え方

平均値の差の検定のo値Bは、実際のデータに対して、統計学的な分布で近似して計算する点や、o値を計算する点は、統計学的な検定の方法と同じです。

また、判別の正誤の割合で判定する点は、判別分析のようなラベル分類の方法と同じです。

test of diffence of distribution
標準偏差が０の正規分布が２つあって、平均値が２ずれている場合が上の図です。正規分布の差の検定２では、赤くした部分の面積を、p値と考えます。

平均値の差の検定のo値Bでは、実際のデータで作ったヒストグラムについて、２つの分布の重なり合っている部分を計算するのではなく、実際のデータから作った確率密度関数で分布を近似して計算します。

こうすることで、２つの分布のサンプル数が大きく違っていても影響がないですし、データが少ない時に起きるデータの粗さの影響を小さくできます。

EXCELの場合、例えば、差が２の場合、下の式でo値が求まります。
=NORM.DIST(-1,0,1,TRUE)*2

「-1,0,1」という数字ですが、 -1の「1」は、「差が2の半分」から決まっています。0は平均値が0の分布であることを表し、一番右の1は、標準偏差が1という意味です。

等分散ではない場合、つまり標準偏差が異なる場合は、 EXCELで簡単に求める式は作れないので、数値積分をするしかないようです。計算の仕方としては、短冊のY方向の長さは、それぞれの位置で２つの分布の確率密度関数を計算して、小さい方を採用することで求まります。