ノンパラの2個の独立サンプルの検定はどれを使うの? [ノンパラメトリック検定]
昨日に引き続き、ノンパラです。
＊この分析は、一方が順序尺度以上でないと使えません。
男女×順序尺度(心理学の間隔尺度)といった、2×Mの検定を行う場合、“ノンパラメトリック検定”の“2個の独立サンプルの検定”を行うことがあります。→むやみにχ2乗検定しない方がいい。
マニュアル本の内田(1997)では、検定方法として“Mann-WhitneyのU”を選択するようになっているが、他の検定方法ではいけないのか?
＊だんだん“しらない世界”に入ってきました。不正確な内容が含まれていると思います。ご容赦ください。
→SPSSの右クリックや、小野寺・山本(2004)を用いて、小5分調べてみました。
■Mann-WhitneyのU
順位情報をもとに、2グループの母集団分布が等しいかを検定する手法である。
具体的には、データを1つにまとめ、順位をつけ、2つのグループの順位の合計をもとに検定を行う。
■Kolmgorov-SmirnozのZ
小野寺・山本(2004)によれば、データの分布が正規分布から明らかにかけ離れていたり、グループの等分性が仮定できそうにない場合に使った方がよい分析である。
グループごとにデータを昇順にならべ、経験累積分布を作成し、その累積経験分布の差の最遠距離差の絶対値を用いて検定を行う。
■Mossの外れ値反応
SPSSの右クリックによれば、「実験変数が何人かの被験者に一方向に影響し、残りの被験者には反対方向に影響するということが予測されるとき、この仮説を検定するために計画されたノンパラメトリックな方法」である。また、小野寺・山本(2004)によれば、2つの独立なサンプルデータの広がりを利用して両群の母集団が等しいか、否かを検定する方法として指摘されている。
＊この検定では、一方が対照群、他方が実験群として出力されるが、いずれが実験群か対照群かは問題ではないらしい。
■Wald-Wolfowitzのラン
2つのグループが同一の母集団から抽出されたものかどうかを、データの連続数、ラン(連)を用いて検定する方法である。
→小5分では、理解するのが難しいです。データの分布の状態によって、Mann-WhitneyのUかKolmgorov-SmirnozのZを使いわけるということでしょうか。Mossの外れ値反応は、(予備)実験の操作チェックとして使えそう?
ノンパラは奥が深いです。どなたか教えて下さい。
引用文献
・小野寺孝義・山本嘉一郎編, 2004, SPSS辞典 BASE編, ナカニシヤ出版
・内田治, 1997, すぐわかるSPSSによるアンケートの調査・集計・解析, 東京図書
統計に関することが詳しく書かれていて、とても参考になります！ありがとうございます。
ちょっと、質問なのですが、SPSSのノンパラメトリック検定のランは「連による検定」ですが、この「連」とはなんと読むのでしょうか。
「れん」による検定、「つら」による検定など？
by みさと (2010-03-07 11:42)