2 個の対応サンプルの検定の種類

このセクションの各検定は、2 つの対応する変数の分布を比較します。 どの検定を使用するかは、データの種類に応じて異なります。

連続的なデータの場合は、符号検定または Wilcoxon の符号付き順位検定を使用します。 符号検定は、すべてのケースについて 2 つの変数間の差を計算し、その差を、正、負、同じのいずれかに分類します。 2 つの変数の分布が類似している場合は、正と負の差の数に有意な差はありません。 Wilcoxon の符号付き順位検定は、ペア間の差の符号と大きさの両方に関する情報を考慮します。 Wilcoxon の符号付き順位検定は、データに関する情報をより多く使用するため、符号検定よりも強力です。

2 値データの場合は、McNemar 検定を使用します。 通常、この検定は、指定されたイベントの発生前と発生後に 1 回ずつ使用されます。そのため、各被験者から回答を得るのは 2 回ということになります。 McNemar 検定は、最初の回答比 (イベントが発生する前) と最後の回答比 (イベントが発生した後) が等しいかどうかを判別します。 この検定は、計画の前後で実験的介入によって発生する回答の変化を検出する場合に役立ちます。

カテゴリー・データの場合は、周辺等質性検定を使用します。 この検定は、McNemar の検定を 2 値応答から多値応答に拡張したものです。 この検定は、回答の変化を (カイ 2 乗分布を使用して) 検定し、計画の前後で実験的介入によって発生する回答の変化を検出する場合に役立ちます。 正確確率検定がインストールされている場合のみ、周辺等質性検定を使用することができます。