ノンパラメトリック検定

通常，統計分析はサンプルの分布が正規分布していることを前提に各種検定を下しますが，サンプルが明らかに正規分布をしていなかったり，サンプルが極端に少ない場合には，ノンパラメトリックな方法で検定を行なうべきです．ノンパラメトリック検定はパラメータ（母平均や母分散）によらない検定を提供します．このときパラメータの代わりになるのが中央値です．

ここで，通常の検定（パラメトリック検定）に対応する．ノンパラメトリック検定の手法を表にまとめてみます．

２つのグループの比較３つ以上のグループ間の比較
パラメトリックｔ検定分散分析
ノンパラメトリックWilcoxon 順位和検定 Kruskal-Wallis検定
一連のノンパラメトリック検定はサンプルの正規性を必要としないのでどこでも使える便利な方法といえますが，検定力はパラメトリックなものよりも劣るともいわれています．ユーザーとしてはパラメトリック，ノンパラメトリック両方の検定を行なってみる，というのも良いのかも知れません．

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