仮説検定において最も重要な統計的推論手法は、パラメトリック統計とノンパラメトリック統計という 2 つの大きなカテゴリに分類されます。
パラメトリック統計は、その名前が示すように、データが特定の分布、多くの場合は正規分布に従うことを前提としています。この前提により、堅牢な仮説検定と推定が可能になります。スチューデントの t 検定や適合度検定などのパラメトリック手法は、その堅牢性から生物統計学で頻繁に使用されています。たとえば、異なる治療を受けている患者間の平均血糖値を比較する場合、パラメトリック統計手法を使用すると統計的に信頼性が高まります。
一方、ノンパラメトリック統計では、データの基になる分布について仮定は行われません。データがパラメトリック検定の前提条件を満たさない場合、または順序データやカテゴリデータを処理する場合に使用されます。これらの方法には、外れ値に対する堅牢性や特定の分布仮定がないなど、いくつかの利点があります。ただし、パラメトリック仮定がすべて満たされている場合、一般にパラメトリック検定ほど強力ではありません。
ノンパラメトリック統計手法は、さまざまな生物統計学的な応用で使用されています。実験動物の 2 つのグループ間の生存時間の中央値を比較するウィルコクソンの順位和検定はその一例です。また、複数のグループの中央値を比較するための ANOVA のノンパラメトリック代替法であるクラスカル・ウォリス検定もその一例です。
パラメトリック統計とノンパラメトリック統計は生物統計学において独自の重要性と用途を持ち、どちらを用いるかはデータの性質と実行可能な統計的仮定によって決まります。
章から 2:
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2.9 : 仮説検定における統計的推論手法: パラメトリックデータとノンパラメトリックデータ
Biostatistics: Introduction
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2.1 : 生物統計学: 概要
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2.2 : データ: 種類と分布
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2.3 : 中心傾向: 分析
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2.4 : データ: 変動性: 分析
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2.5 : 統計的仮説検定
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2.6 : 仮説検定における精度と誤差
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2.7 : パラメトリックデータを分析するための統計的手法: ANOVA
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2.8 : パラメトリックデータを分析するための統計的手法: ANOVA
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2.10 : バイオ医薬品研究: 臨床研究の基本
Biostatistics: Introduction
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