A 回答 (2件)
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No.2
- 回答日時:
回答の補足です。
対応、というのは、t検定の場合しかしりません。
t検定が良く利用されるのは、有意差をだしやすい。
それには、前提条件があり、データが正規分布をしていること、なのです。
データの正規性については、検定法があるのですが、私は不要なのでしたことがありません。また、製品では、全体(母集団という)を集めることができないので、無作為抽出は不可能では。
5個と7個では有意差はシンドイでしょうが、10個ずつならU検定をお勧めします。これには、正規分布という前提条件はありませんし、t検定と同じ程度有意差を出せる、というのが教科書にあります。
ただ、検定は、「有意差はある」は示せても、差は無いは不可能です。
また、統計学的な有意差と実際の適用は異なります。例えば、平均値が0.1しか違わなければ有意差は無し、になるでしょう。しかし、現実には、0.1でも改良されれば、それらを採用するのが現実的でしょう。統計学は、判断基準の1つに過ぎない、ことを現実社会では念頭に置いて下さい。
No.1
- 回答日時:
対応のあるというのは、同一人の使用前と使用後。
したがって、データ数は、必ず同数になります。この場合は、交換前に5個、交換後に7個の製品でも検定できるので、対応はありません。
機械が10台あって、特定の部品を交換して、その前後の比較なら、対応のある検定が使えます。
対応がある場合を使うのは、有意差を出しやすいから。対応無しで検定して、有意差があれば、それで十分。無ければ、データ数を増やす、ということを私はやっています。
ただし、統計学では「有意差の有無」しか主張できませんが、実社会では「差」の方が意味があります。「有意差」と「差」の相違を理解しないと、・・・
この回答への補足
kgu-2様
早速のご回答ありがとうございます。
言葉足らずだったのですが、改良前製品の5個の抜き取りと改良後の製品の7個の抜き取りの2つの場合では「対応のない検定」ということでよろしいのでしょうか?
よろしければご回答願います。
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