このサイトでは、 検定 について、世の中で一般的でないことを、たくさん書いています。
何がポイントなのかが、わかりにくくなっています。
「一番」という事でしたら、「目的に合わせて手段を選ぶこと」に尽きると思います。
検定には、「群：１、２、２以上」、「対応：あり、なし」、「統計量：平均値、分散、相関係数」、「量的変数、質的変数」、「パラメトリック、ノンパラメトリック」、「評価指標：P値、検出力、信頼区間、効果量」といった分類方法が、既存のものとしてあります。
「目的に合った手段は、この中のどれか？」という風に説明するのが、既存の教科書の内容になっています。
ところが、これはあくまで「統計学における分類がこうなっている」、というだけです。
ここで、既存の統計学の大問題があります。 それは、「統計学を必要とするほとんどの研究で、目的に合う手法がない」という問題です。
例えば、実務でおそらく一番使われている、平均値の差の検定では、 平均値の差の検定で、できないこと のページにあることが起きます。
筆者が作ったものなので、完成度については、まだまだ検証が必要ですが、 「統計学を必要とするほとんどの研究で、目的に合う手法」としては、 21世紀の検定 として、筆者が作ったものがピッタリと思います。
