ノンパラメトリック検定

仮説検定は、母集団が、あるパラメータで特定の分布(正規分布など)に従うと仮定しているパラメトリック検定です。 データが正規分布に従うかどうかわからなかったり、正規分布に従わないことを確認していれば、ノンパラメトリック検定を行います。

Originはノンパラメトリック検定に対して、次のXファンクションをサポートしています。これらはOriginProでサポートしている機能です。

名前 説明
signrank1 母分布の位置(メディアン)が指定した値と同じであるかどうかを検定します。
signrank2/sign2 対の母集団の中央値が等しいかどうかを検定するのに使用します。入力データは素データの形式です。
mwtest/kstest2 2つの標本が同じ分布であるかどうかを検定します。入力データはインデックス化されています。
kwanova/mediantest 異なる標本の中央値が等しいかどうか検定し、入力データはインデックスモードで配置されます。
friedman 3つ以上の対のグループを比較します。入力データはインデックスで配置されます。

例として、高校の男子生徒と女子生徒の身長を比較します。

//サンプルデータをインポート
newbook;
fname$ = system.path.program$ + "Samples\Statistics\body.dat";
impasc;
 
//2標本のMann-Whitney検定
//mynwという名前の新しいシートに結果を出力
mwtest irng:=(col(c), col(d)) tail:=two rt:=<new name:=mynw>;
 
//出力結果シートから結果を取得
page.active$="mynw";
 
getresults tr:=mynw;
 
//結果を使用し結論を描画
if (mynw.Stats.Stats.C3 <= 0.05); //確率が0.05以下の場合
{
	type "At 0.05 level, height of boys and girls are differnt.";
	//女子の身長が男子の身長の中央値より大きい場合
	if (mynw.DescStats.R1.Median >= mynw.DescStats.R2.Median) 
		type "girls are taller than boys.";
	else
		type "boys are taller than girls."
}
else
{
	type "The girls are as tall as the boys."
}