2 個の独立サンプルの検定

「2 個の独立サンプルの検定」手続きは、1 つの変数について 2 つのグループのケースを比較します。

例。 装着感と外観の改善、矯正期間の短縮などを目的とした歯列矯正器が新たに開発されました。 新しい歯列矯正器の装着期間が従来の矯正器よりも短いかどうかを調査するため、従来の矯正器を装着する 10 名の子供と、新しい矯正器を装着する 10 名の子供をそれぞれ無作為に選択しました。 Mann-Whitney の U の検定により、従来の矯正器を装着した子供に比べ、新しい矯正器を装着した子供のほうが装着期間が短かったことがわかります。

統計。 平均値、標準偏差、最小値、最大値、非欠損ケースの数、4 分位。 検定: Mann-Whitney の U、Moses の外れ値反応、Kolmogorov-Smirnov の Z、Wald-Wolfowitz のラン。

2 個の独立サンプルの検定データの考慮事項

データ。 順序付け可能な数値変数を使用します。

仮定: 無作為に抽出された独立サンプルを使用します。 Mann-Whitney の U の検定は、2 つの分布の同等性を検定します。 この検定を使用して 2 つの分布間の位置の相違を検定するには、それらの分布が同じ形状であると仮定する必要があります。

2 個の独立サンプルの検定を行うには

この機能には Statistics Base オプションが必要です。

1. メニューから次の項目を選択します。

   分析 > ノンパラメトリック検定 > レガシー・ダイアログ > 2 個の独立サンプル ...

2. 1 つ以上の数値変数を選択します。
3. グループ化変数を選択し、「グループの定義」をクリックして、ファイルを 2 つのグループまたはサンプルに分割します。

このプロシージャーでは、 NPAR TESTS コマンド・シンタックスを貼り付けます。