検定の種類
統計解析
データの特性によって使う検定が違うよ！フローチャートで正しい検定を選べるようになろう！
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検定の種類
簡単にいうと
データの特性によって使う検定が違うよ！フローチャートで正しい検定を選べるようになろう！
① z検定、t検定、ウェルチ検定
2群の平均値を比較する検定は、データの条件によって使い分けます。
| 検定 | 条件 | 特徴 |
|---|---|---|
| z検定 | 母分散が既知 | 標準正規分布を利用。大標本（n≧30程度）で使用 |
| t検定 | 母分散が未知、2群の分散が等しい（等分散） | t分布を利用。小標本でも使える |
| ウェルチ検定 | 母分散が未知、2群の分散が等しくない（不等分散） | t検定の拡張版。分散の等しさを仮定しない |
実務では母分散が既知であることは稀なため、z検定よりt検定やウェルチ検定が多く使われます。
② F検定、カイ二乗検定、分散分析
| 検定 | 目的 | 特徴 |
|---|---|---|
| F検定 | 2群の分散が等しいかを判定 | t検定の前段階としてよく使われる。等分散性の確認 |
| カイ二乗検定 | カテゴリデータの独立性や適合度を判定 | クロス集計表の分析に用いる |
| 分散分析（ANOVA） | 3群以上の平均値に差があるかを判定 | 2群ならt検定、3群以上なら分散分析 |
カイ二乗検定の用途は大きく2つあります。
- 独立性の検定: 2つのカテゴリ変数に関連があるか（例: 性別と購買行動に関連があるか）
- 適合度の検定: 観測データが期待される分布に合っているか（例: サイコロが均等に出るか）
③ 検定選択フローチャート
どの検定を選ぶかを判断するフローは以下の通りです。
| 判断ポイント | 選択 |
|---|---|
| データの種類は？ | 量的データ→平均比較系、質的データ→カイ二乗検定 |
| 比較する群の数は？ | 2群→t検定/ウェルチ、3群以上→分散分析 |
| 母分散は既知？ | 既知→z検定、未知→t検定系 |
| 2群の分散は等しい？ | 等しい→t検定、等しくない→ウェルチ検定 |
| 分散の等しさが不明？ | まずF検定で等分散性を確認→結果に応じてt検定orウェルチ |
具体例
検定の選び方を、実際のビジネス場面で考えてみましょう。
場面1: 2店舗の売上比較
A店とB店の日次売上データ（各30日分）を使って、平均売上に差があるか調べたい。
→ 2群の量的データ比較 → まずF検定で等分散性を確認
→ 等分散ならt検定、不等分散ならウェルチ検定
場面2: 3つの広告手法の効果比較
広告A・B・Cの3種類をそれぞれ実施し、クリック率に差があるか調べたい。
→ 3群の比較 → 分散分析（ANOVA）
場面3: 性別と購入有無の関連性
男女の購入率に差があるか（性別と購入行動に関連があるか）を調べたい。
→ カテゴリデータ同士の関連 → カイ二乗検定（独立性の検定）
試験のポイント
- ・要は「2群の平均比較=t検定(等分散)/ウェルチ(不等分散)、3群以上=分散分析
- ・カイ二乗=関連性の検定」
- ・F検定はt検定の前段階として等分散性を確認する検定であることも覚える
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