★ パラメトリック検定とノンパラメトリック検定 ★

 35 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定  えま  2002/11/27 (水) 01:25
  44 Re: パラメトリック検定とノンパラメトリック検定  えま  2002/11/28 (木) 07:55
   47 Re^2: パラメトリック検定とノンパラメトリック検定  青木繁伸  2002/11/28 (木) 11:02
    48 Re^3: パラメトリック検定とノンパラメトリック検定  えま  2002/11/28 (木) 17:37
  39 Re: パラメトリック検定とノンパラメトリック検定  三文治  2002/11/27 (水) 14:56
   40 Re^2: パラメトリック検定とノンパラメトリック検定     2002/11/27 (水) 20:45
    43 Re^3: パラメトリック検定とノンパラメトリック検定  えま  2002/11/28 (木) 07:47


35. パラメトリック検定とノンパラメトリック検定  えま  2002/11/27 (水) 01:25
こんにちは。
友人に尋ねられて答えられなかったことがあります。

2群の差を検定するのに,t検定とWilcoxon検定が
ありますが,バイオサイエンスの統計学などによると,
その検定対象群が正規分布しているときを除き,
ノンパラメトリック検定,つまりWilcoxon検定の方が
検出力が高いとされています。

実際には正規分布である対象というのはほとんど
ないとすると,パラメトリック検定の利点というのは何でしょう?
(平均と分散と例数という代表値しか分かっていない2次データ
の検定なんかにはそれしかないでしょうが)
ノンパラメトリックの方が計算が非常に煩雑だとも思えません。

それを考えると検定はとにかくノンパラメトリックをするべきなのでしょうか?

基本的なことですが,平均値と標準偏差についても同様に
盲目的に中央値とレンジで表すべきでしょうか。

どなたかアドバイスをください。

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44. Re: パラメトリック検定とノンパラメトリック検定  えま  2002/11/28 (木) 07:55
付け足しとして関連したことですが,

「グループAとBの平均年齢はそれぞれXX才(標準偏差xx),YY才(標準偏差yy)であった。Wilcoxon検定の結果,グループAとBの間に有意に年齢差が見られた。」

というのは(代表値で正規性を示唆しながら検定でノンパラメトリックを選んでいるという点で)よくないと思われますか?

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47. Re^2: パラメトリック検定とノンパラメトリック検定  青木繁伸  2002/11/28 (木) 11:02
> 付け足しとして関連したことですが,
>
> 「グループAとBの平均年齢はそれぞれXX才(標準偏差xx),YY才(標準偏差yy)であった。Wilcoxon検定の結果,グループAとBの間に有意に年齢差が見られた。」
>
> というのは(代表値で正規性を示唆しながら検定でノンパラメトリックを選んでいるという点で)よくないと思われますか?

過去ログ
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/mb-arc/arc016/384.html
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/mb-arc/arc013/400.html
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/mb-arc/arc011/149.html#165
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/mb-arc/arc019/070.html
から始まるスレッド等もみてください。

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48. Re^3: パラメトリック検定とノンパラメトリック検定  えま  2002/11/28 (木) 17:37
こんなに同様スレッドがありましたか…。
検索努力不足でした。

参考になりました。ありがとうございます。

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39. Re: パラメトリック検定とノンパラメトリック検定  三文治  2002/11/27 (水) 14:56
> 実際には正規分布である対象というのはほとんどないとすると,パラメトリック検定の利点というのは何でしょう?
 私の経験で言えば,工場で扱っている計量値は殆どが正規分布に従うといいっていい状態でした。
 従ってノンパラのり精度の高い(と思います)パラメトリック検定を行っていました。
 そのデータが正規分布に近似できないとわかっている場合にはしかたがないとはおもいますが,一方的にノンパラが有利(有益?)というのもちょっと飛躍しているのではないでしょうか?。
 順位和検定でも順位和は正規分布に従うという前提で行っていますよね。事実順位和はデータが多い場合には見事に正規分布に近似できます。

> 基本的なことですが,平均値と標準偏差についても同様に盲目的に中央値とレンジで表すべきでしょうか。

 これでは沢山のデータを捨てている(範囲は最大と最小しか用いない)ので推定精度が悪いと思います。

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40. Re^2: パラメトリック検定とノンパラメトリック検定     2002/11/27 (水) 20:45
>  そのデータが正規分布に近似できないとわかっている場合にはしかたがないとはおもいますが,一方的にノンパラが有利(有益?)というのもちょっと飛躍しているのではないでしょうか?。

母分布がロジスティック分布のときには,Wilcoxon検定の方がt-testより検出力が高かったのだと記憶しております。それ以外のときにも,分布によってはt-testより強力な検定がありますが,一般的にいえば正規分布のときにはWilcoxon検定はt-testの95%くらいの効率だったと思います。

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43. Re^3: パラメトリック検定とノンパラメトリック検定  えま  2002/11/28 (木) 07:47
コメントを有り難うございました。
なるほど,工業関係の統計なんかだと正規分布ということが
沢山あるのでしょうね。
またよほど正規分布からかけはなれているという場合でない
限り,代表値を平均+標準偏差ととったほうが元の集団を推定しやすいと
いうところでしょうか。

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