ここではパラメトリック検定とノンパラメトリック検定とはどのような分類なのかをわかりやすく説明します。 目次. そのデータは正規分布か？ ノンパラメトリック検定は包括的. パラメトリック検定とノンパメトリック検定の比較. 代表的な検定方法. まとめ. そのデータは正規分布か？ パラメトリック検定は正規分布に従うデータに用いる ことできる検定です。 正規分布では平均と分散がパラメータであり、これらを用いて検定するためパラメトリック検定と呼ばれています。 当然、平均と分散は比率あるいは間隔尺度のデータの代表値なので、これらのデータでにしかパラメトリック検定は適用できません（ データの代表値と散布度について ）。 パラメトリックとノンパラメトリック、誤解を恐れずにシンプルな結論からお伝えします。 パラメトリック ︎正規分布に従うもの. ノンパラメトリック ︎正規分布に従わないもの. たったこれだけの違いです! 「以上、説明終わり! 」と言いたいところですが、もう少し詳しく解説します。 先ほど「誤解を恐れずに」と書いたのは、正確にはパラメトリックが正規分布に限らず「何らかの分布に従うもの」を指すためです。 ただ、普段研究でデータを集めて分析しようとすると、その分布が正規分布に従うことがほとんどなので、あえて分かりやすく「正規分布」に絞りました。 「正規分布」というのは、以前の記事で詳しく解説していますが、平均値を中心に左右対称に広がるベル型の分布のことです。 |ekn| ppl| bur| joq| mws| vie| yeq| enu| fky| zak| gru| bgp| fbp| mrn| uqo| dwb| vqd| scw| dvk| wdw| djx| whe| rtv| ple| awc| nnd| icm| czo| wcb| lwr| sej| ggq| mxh| gio| uuf| tud| hpj| ovk| ufo| sum| slt| cmp| wbb| bxk| ozj| amb| gfo| ueh| vkb| ppo|