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#統計 細かい話。Studentのt検定は不等サンプルサイズのときに等母分散の仮定からの逸脱に弱いので要注意です。そして正規母集団の仮定からの逸脱には強い。ただし、ある程度以上のサンプルサイズが必要。続く pic.twitter.com/1L2mclPPmt
メニューを開く長崎の盟友である佐藤さん（x.com/Shuntarooo3/st…）や中島さん（x.com/naka_takaya/st…）がP値の説明で界隈を盛り上げているので自分も今週にある弊学のシンポジウムでその話をしようと思ったら「ちゃんと先生の研究成果の話をしてください」とのことだったのでここに供養します
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#統計 正規性が成立してなさそうだという理由で、安易にMann-WhitneyのU検定を使うと統計学の誤用になるので要注意。 Mann-WhitneyのU検定は2つの母集団に優劣をつけたいときには脆弱な検定法になる。(Brunner-Munzel検定とは大違い。) 丹後俊郎著『統計学のセンス』(1998)pp.6-8に酷い説明がある。
#統計 丹後俊郎著『統計学のセンス』(1998)はpp.6-8で、Mann-WhitneyのU検定を使うべきではない不等分散の場合に、Mann-WhitneyのU検定を勧めている。等分散性でもダメな場合があるので注意。ノンパラ検定の中にも使用可能条件が厳しいものがある。 その本ではWelchのt検定を紹介していない。
