パラメトリックとノンパラメトリック。データの分布は確認した?

パラメトリック検定とは?

平均値と中央値が違う場合、でも少し触れていますが、パラメトリック検定というのは、「事前にデータの分布を仮定している検定」になります。
例えばT検定だと、データは正規分布に従っていることが前提になります。つまり、正規分布に従っていないデータに対してT検定を実施すると、有意になりにくくなります

 

ノンパラメトリック検定とは?

ノンパラメトリック検定とは、パラメトリックじゃない検定です。つまり、「事前にデータの分布を仮定しない検定」になります。
例えば、Wilcoxon検定というのが、ノンパラメトリック検定の一つになります。この場合、データがどんな分布(正規分布や対数正規分布など、何でも)であっても、有意になりやすさというのは同じになります。

 

どっちを使えばいいの?

ではパラメトリック検定とノンパラメトリック検定の、どちらを使えばよいか?というのが疑問になると思います。ですが、そこには答えはありません。大事な考え方は、「母集団がどのような分布になるか」を考えて決めるということです。
決して「得られたデータに一番フィットするという考え方で検定方法を決めてはいけない」のが重要です。





もう、自力で統計を学ぶことを諦めていませんか?

まだ大丈夫です。

こちらさえ見れば。


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