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健康統計の基礎・健康統計学 - 2009/13th/Sign_Test のバックアップ(No.2)

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2009/13th/Sign_Test へ行く。
- 1 (2009-07-14 (火) 15:07:57)
- 2 (2009-07-14 (火) 16:27:16)

符号検定

中央値の差を検定する手法である
対応のある2つの標本（調査前と調査後、教育前と教育後など）について、それぞれのデータの対（各組）の大小（または優劣）関係にもとづいて検定する

検定の対象

対応のある2組の標本（標本数は同じ）について考える。

例えば、ある教育の前と後の効果、実験の前と後の結果の違いなどを調べる

2つの標本AとBについて、データを表にまとめると次のようになったとする。

	1	2	3	4	5	…	n-1	n
標本A	5	3	3	4	2	…	2	4
標本B	3	5	1	5	2	…	1	2

2つの標本のデータの各組を比較する
- 「大きい（または、優れている）」となった組の数を $\normalsize n_1$ とする
- 「小さい（または、劣っている）」となった組の数を $\normalsize n_2$ とする
- 同じになった組は、検定から除外する
  1 2 3 4 5 … n-1 n
  標本A 5 3 3 4 2 … 2 4
  標本B 3 5 1 5 2 … 1 2
  A-B ＋ − ＋ − 0 … ＋＋
試行回数が $\normalsize n_1 + n_2$ と見なして考えると、2つの標本の中央値に差がないとすれば、「大きい」と「小さい」となる確率は $\normalsize \frac{1}{2}$ となるはず
標本数を $\normalsize N = n_1 + n_2$ とする

符号検定（小標本 : 二項検定を利用）

標本数が少ない場合は、二項検定を利用して、正確な有意確率を求める

帰無仮説と対立仮説

対応のある2組の標本の中央値に差があるかどうかを調べる。

帰無仮説 $\normalsize H_{0}$ は「2組の標本の中央値に差はない」
対立仮説 $\normalsize H_{1}$ は「2組の標本の中央値に差がある」

検定統計量の算出

試行回数が $\normalsize n_1 + n_2$ の状況で、帰無仮説が成り立つとすれば「大きい」と「小さい」となる確率は $\normalsize \frac{1}{2}$ となるのを利用
$\normalsize n_1$ と $\normalsize n_2$ の小さい方の値 $\normalsize m$ 以下に対応する符号が出現する確率を求める
$m = \min (n_1, n_2)$
二項検定を利用して、次の式から「 $\normalsize m$ 回以下」起きる確率を算出する
$P_0 = 2 \sum_{i=0}^m {}_N C_i \left( \frac{1}{2} \right)^2$

仮説の判定

算出した有意確率（P値）と有意水準を比較する
- 片側検定
  - 帰無仮説 $\normalsize H_{0}$ を棄却 : $\normalsize P_0 < \alpha$
  - 帰無仮説 $\normalsize H_{0}$ を採択 : $\normalsize P_0 \geq \alpha$
- 両側検定
  - 帰無仮説 $\normalsize H_{0}$ を棄却 : $\normalsize 2P_0 < \alpha$
  - 帰無仮説 $\normalsize H_{0}$ を採択 : $\normalsize 2P_0 \geq \alpha$

符号検定（大標本 : 標準正規分布を利用）

標本数が多い場合は、標準正規分布を利用して検定する

帰無仮説と対立仮説

対応のある2組の標本の中央値に差があるかどうかを調べる。

帰無仮説 $\normalsize H_{0}$ は「2組の標本の中央値に差はない」
対立仮説 $\normalsize H_{1}$ は「2組の標本の中央値に差がある」

検定統計量の算出

標準正規分布にしたがう、検定統計量 $\normalsize z_0$ を次の式から算出する
$z_0 = \frac{ | n_1 -n_2 | }{ \sqrt{ n_1 + n_2 } }$
二項分布は離散型の分布であるため、標準正規分布のような連続型の分布に近似すると、その精度はあまりよくない
そこで、Yatesの連続補正をすることで、精度をよくする
$z_0 = \frac{ | n_1 -n_2 | - 1 }{ \sqrt{ n_1 + n_2 } }$

仮説の判定（両側検定）

検定統計量 $\normalsize z_0$ と、有意水準 $\normalsize \alpha$ の有意点の値（標準正規分布表などから求める）を使って、判定をする
- 帰無仮説 $\normalsize H_{0}$ を棄却 : $\normalsize |z_0| > z(\alpha/2)$
  - 「有意に差がある」「検定の結果、有意である」
- 帰無仮説 $\normalsize H_{0}$ を採択 : $\normalsize |z_0| < z(\alpha/2)$
  - 「有意に差はない」「検定の結果、有意でない」「差があるとはいえない」

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