R Note/統計/非線形モデル
Last-modified: 2016-10-20 (木) 19:47:44
Rを使ったノンパラメトリックな統計解析 †
カイ二乗検定 †
二項検定 †
符号検定 †
- 符号検定(サイン検定) は、0か1かの評価に使う検定。
- ウィルコクソンの符号順位検定の下位互換(山根さん)
- 例えば、分割表内にゼロがある場合、カイ二乗検定ではなくてこちらを使う。
ウィルコクソンの順位和検定(マン・ホイットニーのU検定、メディアン検定) †
- t検定のノンパラメトリック版
- 2標本の誤差は独立だが、分散は等しく、正規分布に従っていないとき
- 中央値の比較
スピアマンの順位相関分析 †
クラスカル・ウォリス検定 †
- 対応のない一元配置分散分析のノンパラ版
- 以下のとき、ANOVAでなくクラリカル・ウォリス検定を使うべき
- データが正規分布でない
- 実際はANOVAでもよい。有意水準を上げたANOVAが推奨される。
- データが離散値のとき
- データが正規分布でない
- 実行例:クラスカル・ウォリス検定(plus 多重比較) 多群の検定
フリードマン検定 †
- 対応のある一元配置分散分析のノンパラ版
- その他の条件はクラリカル・ウォリス検定と同じ。
- 実例:電子情報通信学会 HAI特集2011/追加分析