No.01171 t検定の前提 【ひろ】 2006/09/24(Sun) 21:45
自分で調べた分ですが,t検定のロバストネスについて
(1)Nが大きい場合はt分布が正規分布にほぼ一致するのでOK
(2)正規分布よりもすそが長い場合の両側検定は第1種の過誤の確率はむしろ低くなる
さ らに,正規分布の仮定が成り立たなくても,t検定を用いれば,誤って正しい仮説を棄却する確率はαを大きく超えることはないと考えてよい。つまり,t検定 を用いても結論の妥当性は失われないということになる。ただし,第2種の過誤の確率は高くなるので,検出力は落ちる。(以上 「自然科学の統計学」東京大 学出版会)
以上の点から,本来差があるものを見逃している可能性があることをふまえて解釈する必要はあるが,ノンパラメトリック検定が利用できな い場合にはt検定での代用も考えられるとしてよいのでしょうか?また,ネットでは,両側検定であればOKというものもありましたが,すそのが短い場合,山 型でない場合でも同様と考えてもよいのでしょうか? ご教授ください。よろしくお願いいたします。
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