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ノンパラメトリック検定とは(検定・推定)

ノンパラメトリック検定
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ノンパラメトリック検定は母集団に特定の分布(正規分布など)を仮定しない場合や正規化できない,あるいは測定値に信頼がおけない場合などに適用される検定です.


検定・推定を用いた事例をご覧いただけます.

清水 貴宏氏(松下電器産業株式会社)のシンポジウムでの発表事例
ものづくりにおける単回帰分析の必要性と活用

よくあるご質問(検定・推定)FAQをもっと見る

本システムの機能・特徴

StatWorksで使用できるノンパラメトリック検定の手法
検定の種類データの特徴,検定統計量,検定方法など
カイ2乗検定クロス表から期待度数と実測度数の不一致度を求め,カイ2乗分布のあてはめ具合を調べる.カイ2乗統計量
ウィルコクソンの順位和検定対応のない2つのグループの中心位置(メディアン)の違いを検定する.Wilcoxon統計量母集団分布が正規分布ではないが,メディアンに関して対象あるいはそれに近い分布に適用.
ウィルコクソンの符号付き順位和検定1つの母集団の中心位置の違いや対応のある2つのグループの中心位置の違いを調べるために用いる.順位和統計量測定が大雑把でデータの細かな値自体には信頼がおけない,あるいは対応するデータの差の分布が正規分布と大きく異なる場合に適用する.
MOOD検定2つの母集団のある特性の分布のバラツキの大きさの違いがあるかどうかを調べるために用いる.MOOD統計量
クラスカル・ウォリス検定3つ以上のグループ間の順位の違いを調べるために用いる.(一元配置分散分析データに適用する)KW統計量:カイ2乗分布に近似できる.
フリードマン検定対応がある3つ以上のグループ間の順位の違いを調べるために用いる.(二元配置分散分析/乱塊法に対応する)検定統計量FR:カイ2乗分布に近似できる.
スクリーンショット
「仮説の設定」画面
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スクリーンショット
「検定結果」画面
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※ 「画面はJUSE-StatWorks/V4.0のものです」

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JUSE-StatWorksによる新品質管理入門シリーズ第1巻『QC七つ道具,検定・推定入門』
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