Step1. 基礎編. 28. 等分散性の検定とWelchのt検定. 28-5. Welchのt検定. 2標本 t検定 を行う場合、前提条件の1つとして「2つの 母集団 の分散が等しいこと」が必要です（ 28-2章 参照）。 そのため次の流れでt検定を行うという考え方があり、このように記載されている書籍もあります。 「等分散性の検定」で2標本の 母分散 が等しいかどうか検定（ 28-3章 参照） 等分散ではないとは言えない場合（帰無仮説 「2標本の母分散は等しい」が棄却されない場合）はt検定. 等分散ではないと言える場合（帰無仮説 「2標本の母分散は等しい」が棄却される場合）は Welchのt検定 （※後述します） 有意水準の補正法として最もよく知られているボンフェローニ法は，起こり得るすべての対比較の総数で通常の有意水準（5％）を割って補正します。 つまり3つの対比較では，P値が0.05÷3≒0.0167より小さければ有意差を論じるといった具合になります。 例えば，P値が0.03の場合，補正後の有意水準の0.0167より大きいので，有意差が出なくなります。 同様に，P値の補正はデータから得られるP値を対比較の総数で掛け算することで，実際よりP値を大きくして補正します。 この場合，補正後のP値は0.03×3＝0.09となり，補正なしの有意水準5％より大きくなるため，有意差は出ません。 有意水準を補正してもP値を補正しても結果は同じですが，くれぐれも両方同時に補正しないようにしてください。 |lhv| mfo| gih| rgl| snj| ejh| vur| bmw| iof| zuz| rvq| pxf| own| dlw| tst| jqi| hkk| jfd| arl| qsd| wpr| tla| ubc| iot| jmt| jjr| ykr| hsx| prs| two| xnl| tbx| hld| tuj| xox| top| zhi| rqw| abg| ryy| ywd| gtq| wfu| ede| smw| reh| moq| hsn| tez| qsf|