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検定手法の選び方

　適切な検定方法を選ぶためには,得られたデータについて

• 何を確かめたいのか（度数,比率,代表値の差など）
• 尺度水準は何か
• 独立なデータか対応ありのデータか
• 何群（何水準）のデータか

ということを考えます。特にややこしいのは以下にあげる検定ですが^注1,名義尺度を扱うものは緑色で,順序尺度を扱うものは紫色で記してあります。

2群データ／独立データ

• メディアン検定
• マンホイットニーのU検定

2群データ／対応ありデータ

• ウィルコクソンの符号付順位和検定

k群データ／独立データ

• メディアン検定
• クルスカル・ワリス検定

k群データ／対応ありデータ

• マクネマー検定
• コクランのQ検定
• フリードマン検定

注1

　原則として度数の違いを確かめる場合はカイ二乗検定を使うのだと考えてください。マクネマーの検定やコクランのQ検定は同じく度数を扱う検定ですが,こちらは比率の差を確かめることに注意してください。

　また2つの平均値の差を確かめる場合はt検定,3群以上の平均値を扱う場合は分散分析を適用すると考えてください。それ以外の検定方法（上の紫色で記したもの）はすべて代表値の差を確かめるものです（平均値も代表値の1つですが,尺度水準が異なるために分類して考えます）。