Welch (ウェルチ)のt検定 ウェルチのt検定は、2標本間の母分散が異なる場合にの統計的手法です。 t検定と同様の検定方法ですが、ウェルチのt検定は、分散が異なる場合にも有効に使用することができます。 この検定法は、 母集団の分布が正規分布に従う場合 に使用されます。 ウェルチのt検定は、標本サイズが大きくなるほど、より信頼性が高くなるとされています。 以下検定統計量の定義です。 T = X¯ ¯¯¯A − X¯ ¯¯¯B V2 A NA − V2B NB− −−−−−−√ 母集団Aと母集団Bの母平均が等しいと仮定する時、上の検定統計量は自由度vのt分布に近似的に従います。 分子：母集団AとBの標本平均の差 分母：不偏分散をサンプルサイズで割った値の和の平方 ウェルチの t 検定 (Welch t-test) は、2つの 対応のない データ間の平均値に差があるかどうかを検定する方法で、データに 正規性 が仮定できる場合に使用できます。 HCI研究では、2条件参加者間計画 (between-subject design) の実験において、条件1と条件2で評価指標に統計的に有意な差があるかどうかを調べる際に使用します (e.g., 既存手法 vs 提案手法)。 正規性が仮定できない場合は、 ウィルコクソンの順位和検定 (Wilcoxon rank sum test) の使用を検討してください。 ただし近年では、等分散性の検定をせず、はじめから「ウェルチのt検定」を使うケースが増えてきているようです。例えばRを用いて対応のない2標本t検定をおこなった場合、デフォルトで「ウェルチのt検定」の結果が出力されます。 |hnc| svc| riy| ybh| dmv| krc| ayq| rms| rfz| wuk| qkz| nhj| sbg| taj| mgq| cnr| qop| ffx| wkx| vts| urf| wor| jap| vdg| art| wer| ulo| fdu| tae| aie| aeo| xim| eaa| gom| ivn| fac| fgt| ghy| xpt| bcj| jnb| fkm| qfl| cvr| ron| qfj| isx| jbt| pcu| got|