有意差の検定（いまさら聞けないですが・・・）

Question

いまさら周りに聞けず・・・

研究をする際、条件によってデータ間に有意差があるかどうかの検定に使う検定方法。これを選ぶときって普通、なにかフローチャートか何かがあって、それに当てはめて行って検定方法を選ぶのでしょうか。また、統計ソフトを使うと、その辺のところを教えてくれる、あるいは選択してくれるのでしょうか。

今までやっている方法のものだと検定方法が決まっているのですが、新しいことをやるとなるとどうしていいのか分からず・・・

yhr2 · Accepted Answer

No.1です。

少し具体的に書けば、次のような感じ。
いかにすぐれた「統計ソフト」であっても、どんな手法を使えばよいかまでは選択・指示してはくれません。「統計ソフト」はあくまでも「ツール」であって、それを使うのは「人間」の側です。どんな統計処理をさせるかの指示は、あくまでそれを使う人間の側が行います。

（１）「量的データ」で「正規分布」しているとみなせれば、「平均値」や「標準偏差」を使って「データ間に差があるか否か」を調べられます。「正規分布」を知っていれば「２群のデータ間にどの程度の相違があるか」を定量的に調べられます。逆に、「〇〇検定」と呼ばれるものも、やっている中身は「正規分布」の特性を利用したものなので、最低限「正規分布」については理解しておいた方がよいと思います。

「データ間の差」が「平均値の差」であれば、「ｔ検定」を行います。２グループに対応がある場合（同じ対象に関するデータ、例えば同じ患者に対する薬の投与前後のデータなど）、対応がない場合（例えば薬を投与した患者群と投与しない患者群のように、別な対象者に関するデータ）があります。

「データ間の差」が「分散」（データのバラツキ具合）であれば「Ｆ検定」です。

これらは「２群の差」の検定ですが、３群以上の場合には「分散分析（ANOVA）」が必要です。

（２）「質的データ」（ノンパラ）では、正規分布という便利な手法が使えません。なのでデータの特性に合わせていろいろな手法が提唱されています。
　「クロスデータ」（分類ごとの集計表、例えば血液型ごとの人数とか、支持政党ごとの比率、あるいはアンケートの５段階評価結果など）であれば、２群の相違有無の検定（独立性の検定）や「標準データとの差の有無」（適合性の検定）によく使われるのが「カイ二乗検定」です。
　その他、「順位データ」であれば「マン・ホイットニーのＵ検定」など。

（３）その他、「差があるか」という検定以外にも、２群のデータ間の「相関分析」とか、データ間の因果関係や共通的な因子を調べる「回帰分析」などいろいろな手法がありますので、自分がやりたいのはどんなことかによって、データの特性に応じて適切なものを選択することが大事だと思います。「何をやってるのか分からないが、手法ありきで処理する」のは意味がありませんから。

でも、いろいろな手法に共通して精通している人って、意外に少ないと思います。私も使ったことがあるのはほんの一部だけです。
　一般的な質問ではなく、ピンポイントで「このようなデータに対して、こういうことをやりたいが、どんな手法がよいか？」という質問をされた方がよいと思います。

isoworld · Answer

ｔ検定など有意差を統計的に検定する方法がありますから、それを使うことです。エクセルを使ってもできます。「有意差検定」「エクセル」で検索してみてください。

yhr2 · Answer

どんな種類のデータの、何を検定するのか、という内容によります。

データの種類は、
・量的データ（パラメトリック）
　－－　比率尺度（比例尺度）　→ゼロ点があり、四則演算可能
　－－　間隔尺度　　　　　　　→加減算は可能だが、乗除算は不可

・質的データ（ノン・パラメトリック）
　－－　順序尺度　　　　　　　→大小比較可
　－－　名義尺度（カテゴリデータ）　→名目上のデータ

検定する内容による分類は、たとえば下記などを参照ください。
https://www.statweb.jp/method/sentaku-houhou
https://www.ai.u-hyogo.ac.jp/~arima/lectures/JT-9.pdf

有意差の検定（いまさら聞けないですが・・・）

No.1です。

ｔ検定など有意差を統計的に検定する方法がありますから、それを使うことです。

どんな種類のデータの、何を検定するのか、という内容によります。

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