マン ホイットニー の u 検定。 マン=ホイットニーのU検定

EZRでマンホイットニーのU検定!T検定との結果の違いも|いちばんやさしい、医療統計

マン ホイットニー の u 検定

二標本検定 10 人の患者から成る 2 つのグループがあり,それぞれの患者に2つの睡眠薬を飲ませ,睡眠時間がどれだけ増加したかを示すデータ(データ名:sleep)を挙げる. group1 0. 7 -1. 6 -0. 2 -1. 2 -0. 1 3. 4 3. 7 0. 8 0. 0 2. 0 group2 1. 9 0. 8 1. 1 0. 1 -0. 1 4. 4 5. 5 1. 6 4. 6 3. 7,-1. 6,-0. 2,-1. 2,-0. 1,3. 4,3. 7,0. 8,0. 0,2. 9, 0. 8, 1. 1, 0. 1,-0. 1,4. 4,5. 5,1. 6,4. 6,3. 4 グループ 2 の睡眠時間の増加 「グループ1の睡眠増加時間の平均」と「グループ2の睡眠増加時間の平均」で差があるかどうかを検定する方法を紹介する.ここでは 2 つのグループの分散が等しいと仮定して,関数 t. test を用いて検定を行う. t. test group1, group2, var. 07919 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -3. 3638740 0. 2038740 sample estimates: mean of x mean of y 0. 75 2. 07919 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -3. 3638740 0. 2038740 sample estimates: mean in group 1 mean in group 2 0. 75 2. 33 関数 t. test でウェルチの検定(等分散を仮定しない場合)を行う.等分散を仮定しない場合はオプション var. test group1, group2, var. 0794 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -3. 3654832 0. 2054832 sample estimates: mean of x mean of y 0. 75 2. 33 関数 wilcox. 06933 alternative hypothesis: true mu is not equal to 0 t 検定が意味を持ち,最も威力を発揮する状況は,「2群の分布が共に正規分布に近い」「分散がほぼ等しく,分布の違いが中心位置の違いに帰着できる」という状況である.t 検定は外れ値があるようなデータには弱いため,そのような場合は外れ値に強い(ロバストな)検定であるウィルコクソンの順位和検定を用いるのが良い. データ sleep について,関数 var. test で,group1 と group2 の母分散が等しいかどうかの検定を行う. var. 7427 alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0. 198297 3. 214123 sample estimates: ratio of variances 0. 4618.

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マン・ホイットニーのU検定

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指名者ではありませんが,気になったので回答します。 おそらく以前の質問とも関連している内容だと思います。 t検定をやったら駄目だと言われたそうで・・・ 誰が言ったのですか?勉強不足なのは,それを指摘した人だと思いますが・・ 例えば, リッカート尺度による5件法では,U検定でも,通常のt検定でも,どちらでも良いことを示した最近の論文もあります。 Winter et al. 2010 Five-Point Likert Items: t test versus Mann-Whitney-Wilcoxon この論文は,しかも,標本サイズが,100と10のように極端に異なる場合も検証しています。 その上で,U検定でも,通常のt検定でも,どちらでも良いと言うのです。 もしt検定では心配ならば,U検定を使えば良い。 U検定が標本サイズの不均等を問題としないことは,例えば,統計解析ソフトPrismの説明にも書かれています。 Unpaired t or or the Mann-Whitney nonparametric test These tests work fine with unequal sample size. Missing values are not a problem. それから,看護師経験年数に関しては,そもそもU検定にはならないはずです。 通常は,相関を使って分析することになります。 アンケートの尺度が,具体的に示されていないので,正確な助言はできませんが,リッカート尺度なら,多くの利用法が期待できます。 例えば,以下の学位論文 吉村恵理子 母親の育児不安と選択される子育て支援活動の関連について そのPDF リッカート尺度を,文字通り「駆使して」,相関や分散分析,カイ二乗検定などを使い,様々な属性との関連を調べています。 大変なように見えても,データさえそろっていれば,検定はすぐできるはずです。

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マン・ホイットニーのU検定 このページではノンパラメトリック手法の一つである ・マン・ホイットニーのU検定 ・Excelを用いてマン・ホイットニーのU検定(有意差なし)を行ってみよう! ・Excelを用いてマン・ホイットニーのU検定(有意差あり)を行ってみよう! について解説します。 マン・ホイットニーのU検定 マン・ホイットニーのU検定では、対応の無い2群の有意差の検定を行います。 パラメトリック手法では、対応の無い場合のt検定に近いと言えるでしょう。 標本数が少なかったり、特異な値がデータに紛れていたり、母集団が正規分布などのある分布であることを仮定できない場合に、t検定ではなくマン・ホイットニーのU検定を使用します。 また、分布に従うかどうかが微妙な場合は、t検定も行い、両方を照らし合わせて判断する場合もあります。 実際の例を用いて、手を動かすと理解しやすいため、以下の例で検定を行ってみましょう。 関連記事 Excelを用いてマン・ホイットニーのU検定(有意差なし)を行ってみよう! ある会社における電池の出荷数が場所A,Bで以下であるデータが得られたとします。 (サンプル数は同じでなくても良く、またどちらが多くても問題ありません) 次にこのデータの順位を値が最も小さいものを1位として順位付けしていきます。 同じ値のものがある場合は、それらの平均値をつけます。 順位付けができましたら、次に場所Aの値より小さい場所Bに含まれる値の個数を数え上げます。 同順位の場合は0. 5個として数え上げていきます。 そして、 この数え上げた数の総和が検定量UAに当たります。 5となります。 そしてこれをと同様に、検定量の取る分布表から両側確率の限界値と比較することで、2群に有意差があるかどうかを検定します(検定表はこちらに記載しています)。 5 に近づく性質があります。 05の限界値を読み取ると2という値になります。 5であるため、有意差なしという結果になります。 関連記事 Excelを用いてマン・ホイットニーのU検定(有意差あり)を行ってみよう! 上では有意差が無しと判定される場合の例を紹介しました。 次に有意差が有りと判定される場合のデータを用いて検定してみましょう。 上述の流れ同様、データの順位づけ、片方に着目した場合の小さい数の数え上げの順でデータを整理していきます。 関連記事.

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