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*Rを使ったノンパラメトリックな統計解析 [#hc41b3ac]
#contents
**カイ二乗検定 [#q8b4f921]
**二項検定 [#j0e3b720]
**符号検定 [#rfbb0871]
-[[符号検定（サイン検定）:http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/sign-test.html]] 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） [#u0fd99c4]
-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 [#lb14abf5]
**クラスカル・ウォリス検定 [#v4c789f6]
-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
-実行例：[[クラスカル・ウォリス検定（plus 多重比較）:http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/kruskal-wallis.html]] [[多群の検定:http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/68.html]]
**フリードマン検定 [#s7c7004a]
-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:http://shower.human.waseda.ac.jp/~m-kouki/pukiwiki/index.php?%E9%9B%BB%E5%AD%90%E6%83%85%E5%A0%B1%E9%80%9A%E4%BF%A1%E5%AD%A6%E4%BC%9A%20HAI%E7%89%B9%E9%9B%862011#ea6243fc]]'''
