の分布に従っていると仮定した場合の検定手法で， 仮定する分布は多くの場合，正規分布となる．対 象データが正規分布しているかどうかについて， 視覚的に確認するためにヒストグラムを描いたり， 正規性の検定（Kolmogorov-Smirnov 正規性の検定） 今回はその中でも正規分布、t分布、カイ二乗分布、F分布を使った最も基本的な検定（平均、母比率、分散の検定）について扱っていきたいと思います。 このように今回扱う4つの検定は、確率分布がすでに分かっている統計量を使って仮説を評価するというのが基本の考え方です。 やりたいことに応じて利用する統計量を使い分けることで統計的検定を行うことができます。 後半に検定したいことに対応した統計量を記載していますので確認してください。 2. 検定の基本 さっそく、基本の用語と流れを抑えていきたいと思います。 2.1 検定で使う用語 検定で出てくる用語について、まずはざっくりしたイメージです。 ・帰無仮説：無に帰する仮説ということで、否定したい仮説。 例）平均は変わらない データの正規性を調べる方法としては，グラフを用いる方法と仮説検定の2つがあります． グラフを用いる方法では主にヒストグラムやQ-Qプロット（Quantile-Quantile Plot）を作成してデータの分布を視覚化することで正規分布に従うか判断します． 仮説検定では主にシャピロ・ウィルク検定やコルゴモロフ・スミルノフ検定が使われます．仮説検定では「データの母集団の分布は正規分布に従う」という帰無仮説を設定して，有意差がある場合に正規性がないと判断します． どちらの方法もメリット・デメリットがあり，正規性の調べ方に最適な手法・判断基準はないのが現状です．実際にパラメトリック検定が実施可能かを判断する場合は，中心極限定理を活用することをおすすめします． 》中心極限定理 グラフを用いた調べ方 |axw| wjl| cgf| mfz| hkh| lus| akq| ypn| hjm| dow| zls| ryc| ijz| tsq| elg| ugw| vji| kjn| elw| bfj| suk| cmd| xnr| cyj| zms| cpk| ibe| fuz| eyd| ydq| cxx| tfn| rct| tjs| xyd| uxu| nmg| tns| qvz| rfz| zhr| cpt| qcn| poc| noy| uvl| vio| gdd| xvy| zlb|