t検定は2つのサンプル平均を比較するために使います。ただし、2つのサンプルが「対応あり」かどうかで計算方法が異なります。正しい種類のt検定を選ぶためには、対応の有無を見極める必要があります。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
仮説検定がなぜ有用かを学び、1標本の比率検定のワークフローを順を追って確認します。その中で、zスコア、p値、偽陰性と偽陽性のエラーといった重要な概念に触れます。Stack Overflow調査と医療用品の配送遅延データセットを紹介します。
2つのグループ間で平均の差を検定するt検定の方法と、ANOVAやペアごとのt検定で2つ以上のグループに拡張する方法を学びます。
現在の演習
2つのグループ間で比率の差を検定する比率検定を学び、カイ二乗の独立性検定で3つ以上のグループに拡張します。さらに、1標本の場合に戻り、カイ二乗の適合度検定を学びます。
パラメトリックな仮説検定が仮定する前提を学び、その前提が満たされない場合に使えるシミュレーションベースおよび順位ベースのノンパラメトリック検定を見ていきます。
