対応のない t-検定の実行

この例は、サンプルデータファイルに対して対応のない t-検定を実行する手順を示したものです。対応のない t-検定では、2つの独立標本の平均値の比較を行います。この検定は、2つの標本間には関係がないことが前提ですから、異なる長さの列を対象にすることができます。

検定の結果、KaleidaGraph によって P (確率) 値が計算されます。この値は、2つの平均値間に統計的に有意の差が存在するかどうかを示しています。この値がある水準 (通常は 0.05) 以下の場合は、2群の平均値間には差があると結論されます。

保存されているデータファイルを開く

まず、保存されているデータセットを開きます。

1. ファイル>開くを選択します。
   
   
   
2. Data フォルダを開きます。このフォルダは Examples フォルダ内にあります。
   
   
   
3. Student t data ファイルをダブルクリックします。
   
   
   最初の列 (Condition) には群分け変数 (A および B) が格納されています。次のデータ列 (Response) には、それぞれの条件に属するデータ値が格納されています。

t-検定の実行

このデータセットについて、対応のない t-検定を実行するには以下の手順に従います。

1. 機能>t-検定 を選択し t-検定ダイアログを表示します。
   
   
2. 「等分散をもつ独立2群データ」ボタンをクリックします。
   
   
   
3. Condition を選択し、グループ 1 をクリックします。
4. Response を選択し、グループ 2 をクリックします。
5. F-検定(F) チェックボックスをオンにし、F-値および F-確率値 (F-検定におけるp値) を計算するようにします。
   
   1. F 確率は、2群の分散が異なるかどうかを表します。
   2. 小さな F 確率値 (通常は 0.05 以下) は、2群の分散に有意差が存在することを示しています。
      
      
6. 計算(C) をクリックします。検定の結果が、ダイアログの右側の部分に表示されます。
   
   1. この検定では、t-確率 (t-検定におけるp値) 0.01786 と F-確率値 (F-検定におけるp値) 0.9288 が得られました。
   2. これらの値から、2群の平均値には有意差が存在し、2群の分散には有意差が存在しないと結論することができます。
      
      
7. ダイアログ内の該当するボタンをクリックし、結果をクリップボードにコピーしたり、印刷することができます。
   
   
   
8. データウィンドウに戻るに OK をクリックします。