NO IMAGE

ウィルコクソンの順位和検定ってどんな検定なの?

今日は、ウィルコクソンの順位和検定について!
ノンパラメトリックな検定では一番目にするのではないかと思います。
でも、ノンパラメトリックって?
何で検定の名前に順位ってついてるの?
そんな素朴な疑問を、詳細に解説しています!!

広告

ウィルコクソンの順位和検定って、何を検定しているの?

あなたは連続量データを検定したことがありますか?
もしYesであれば、ウィルコクソンの順位和検定を聞いたことがあるかもしれません。
そう、この検定は連続量データを検定する手法です。
じゃあ、連続量データの検定って、他に何がありましたか?
そう、T検定ですね。
T検定については、こちらのページで解説していますので、ぜひ参考にしてください。
ではT検定と何が違うのか。
結論から言うと、「パラメトリックとノンパラメトリックの違い」です。
T検定はパラメトリックですね。
ということは、ウィルコクソンの順位和検定はノンパラメトリックです。
パラメトリックとノンパラメトリックに関してはこちらのページで解説しています
ですが、ちょっとだけ復習しましょう。

パラメトリックとは?

パラメトリックとは、何かの分布を仮定して検定を実施します。
T検定だと、データが正規分布であることを仮定していますね。
これはどういうことかというと、そのデータがちゃんと正規分布になるデータであれば、有意差を検出しやすいです。
逆に言えば、正規分布でなければ、有意差が出にくい検定です。
一長一短あるんです。

ノンパラメトリックとは?

では、ノンパラメトリックは。
その名の通り、パラメトリックじゃない、という意味です。
つまり、分布を何も仮定していない検定ということですね。
これも一長一短あります。
データが正規分布の時には、T検定ほど有意になりにくいです。
ですが、正規分布以外の時には、T検定よりもはるかに有意になりやすい。
パラメトリックとノンパラメトリックは、表と裏のような関係です。
有意になりやすさを表にしてみるとこんな感じです。


データの分布

T検定(パラメトリック)

ウィルコクソンの順位和検定(ノンパラメトリック)

正規分布

正規分布ではない

×