統計解析の中核を担う「仮説検定」。その結果を解釈するには、背後にある「仮定」の重要性を理解することが欠かせません。しかし、現実のデータは必ずしもその仮定を満たすわけではありません。 そんなとき、頼れる手法が「ノンパラメトリック検定」です。今回は、仮説検定に伴う仮定と、それが満たされない場合の対処法を解説します。 仮説検定における基本的な仮定 仮定が満たされない場合の問題 ノンパラメトリック検定の登場 実務に生かすための第一歩 仮説検定における基本的な仮定 仮説検定の背後には、次のような仮定が設定されています： 正規分布データが正規分布に従っていることが前提とされる場合が多いです。例えば、スチュ…
