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順位和検定

ノンパラメトリックな仮説検定のもう一つのグループとして、順位和検定があります。ここでの「順位」とは、数値を小さい順に並べたときの位置のことです。陸上の順位のように考えるとわかりやすいでしょう。最も速い(最小の)タイムが1位、次に速いタイムが2位、という具合です。

実際の値ではなくデータの順位に基づいて計算することで、検定統計量の分布に関する仮定を置かずに済みます。これは、平均よりも中央値のほうが外れ値に強いのと同じ意味で、よりロバストです。

よく使われる順位ベースの検定として、ノンパラメトリックなt検定に相当するWilcoxon–Mann–Whitney検定と、ノンパラメトリックなANOVAに相当するKruskal–Wallis検定があります。

late_shipments が利用できます。

この演習はコースの一部です

Rによる仮説検定

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Run a Wilcoxon-Mann-Whitney test on weight_kilograms vs. late
test_results <- ___




# See the result
test_results
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