統計解析には、たくさんの種類があります。
検定の種類 どんな時にどんな解析方法がよいか
| 使用する検定 | ||
| 解析したい方法 | パラメトリック | ノンパラメトリック |
| 独立した2群間の連続変数の比較 | t検定 | Mann-Whitney U検定 |
| 対応する2群間の連続変数の比較 | 対応のあるt検定 | Wilcoxon符号付順位和検定 |
| 独立した2群間の比率の比較 | Fisherの正確検定 | カイ2乗検定 |
| 対応する2群間の比率の比較 | McNemar検定 | |
| 独立した3（以上）群間の連続変数の比較 | ANOVA | Kruskal-Wallis検定 |
| 対応する3（以上）群間の連続変数の比較 | 反復測定分散分析 | Friedman検定 |
| 2つの連続変数の相関の比較 | pearsonの積率相関係数 | spearmanの順位和関係数 |
| 2群間の生存曲線を比較 | logrank検定 | |
| 比率について多変量解析 | ロジスティック回帰 | |
| 連続変数について多変量解析 | 重回帰 | |
| 生存曲線について多変量解析 | Cox比例ハザード回帰 |
パラメトリック：正規分布に従う場合
ノンパラメトリック：正規分布に従わない、ばらつきが大きい集まりを検定する場合
片方しかないものは、両方に検定として使います。
例）
日本人全員とアメリカ人全員の身長を比較する場合、
たくさんのデータがあり基本的に正規分布に従います。たくさんいれば、ある程度平均値に人数が集まり、平均値から離れるほど人数が減っていきます。棒グラフにすれば、山なりになります。（下のようなイメージ）
つまり、パラメトリック解析です。
日本人とアメリカ人は別の独立した2群ですので、【独立した2群間の連続変数の比較】の【パラメトリック】で、t検定で比較すれば良いことになります。
さいごに
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サジマニ【より良い生活のために】 | 資産と医学の勉強日記
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