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?

統計的検定を勉強していると、必ず出てくる「パラメトリック」と「ノンパラメトリック」。

T検定はパラメトリック検定で、ウィルコクソン順位和検定はノンパラメトリック検定。

 

・・・で、その2つの違いは何?

ってなりますよね。

このページで「パラメトリック」と「ノンパラメトリック」を理解しましょう!

 

 

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パラメトリック検定とは?

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。

T検定がやっていることは、二つの正規分布がどれぐらい離れているのか?を調べているということ。

この特性から、一つ言えることがあります。

 

T検定は、正規分布に従っていないデータでは、有意になりにくい。

 

 

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。

 

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