マン-ホイットニー U検定電卓
マン-ホイットニー U検定を実行して、2つの独立したサンプル間に有意な差があるかどうかを判断します。
マン-ホイットニー U検定電卓
マン-ホイットニー U検定電卓は、マン-ホイットニー U検定を実行します。これは、2つの独立したサンプル間に有意な差があるかどうかを判断するために使用される非パラメトリック検定です。
マン-ホイットニー U検定とは？
マン-ホイットニー U検定（ウィルコクソン順位和検定とも呼ばれる）は、2つの独立したサンプルが同じ分布から来ているかどうかを評価する非パラメトリック統計検定です。データがt検定に必要な仮定、特に正規性の仮定を満たしていない場合に使用されます。
検定統計量\( U \)は、両方のサンプルからの結合データの順位に基づいて計算されます。
マン-ホイットニー U統計量の計算方法
マン-ホイットニー U統計量は、次の式を使用して計算されます：
\( U_1 = n_1 n_2 + \frac{n_1(n_1 + 1)}{2} - R_1 \)
\( U_2 = n_1 n_2 + \frac{n_2(n_2 + 1)}{2} - R_2 \)
\( U = \min(U_1, U_2) \)
ここで：
\( n_1, n_2 \) = サンプル1とサンプル2のサンプルサイズ
\( R_1, R_2 \) = サンプル1とサンプル2の順位の合計
\( U \) = マン-ホイットニー U統計量
結果の解釈
- 小さい\( U \)値は、サンプル間に差があることを示唆します。
- p値は、帰無仮説（差がない）が真である場合にデータを観察する確率を示します。
- p値 ≤ 0.05は通常、サンプル間に有意な差があることを示唆します。
マン-ホイットニー U検定の使用例
マン-ホイットニー U検定は、さまざまな分野で広く使用されています：
- 医学： データが正規分布していない場合の治療効果の比較。
- 心理学： 2つのグループ間の反応の違いを評価する。
- ビジネス： 2つの独立したグループ間の顧客満足度スコアを評価する。
参考文献：
このコンテンツ、ページ、またはツールを引用する場合は、次のようにしてください：
"マン-ホイットニー U検定電卓"（https://miniwebtool.com/ja/mann-whitney-u-test-calculator/） miniwebtool からの引用、https://miniwebtool.com/
by miniwebtool team. Updated: Nov 05, 2024
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