言及状況

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まず >代表値として1-5の数値を使用した方が >関係者間でイメージしやすい その点は,どんな分野でも似たり寄ったりです。 平均値や中央値は,分布の位置を表す基本的な代表値であり,そのほうがイメージしやすのは,当然です。 だから,U検定の帰無仮説も,中央値が等しい,というような,良く言えば「イメージしやすい」,悪く言えば,「いい加減な」説明になるのです。 しかし,ノンパラメ ...

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事実、マン・ホイットニーのU検定は、不等分散に反応し、状況によっては無視できないほど代表値検定の精度低下を招くことが多くの研究者によってシミュレートされている。 https://t.co/hh0Eg9ZNUp #統計学のセンスを持とう
2群が不等分散時の代表値の検定にWilcoxon-Mann–Whitney検定ではなく、Welch t検定かBrunner-Munzel検定を推奨する日本語解説。名取(2014) https://t.co/gkXyOehhtR cf. http://t.co/aEX3vyZC4m

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