はじめに
ウィルコクソンの符号付き順位検定は、対応のある2群間の代表値の差の検定に用いられます。
t検定との違い
t検定と違い、正規分布を仮定していません。そのため母集団が正規分布に従っている場合は、検出力の観点でt検定に劣ることになります。
検出力
検出力とは、第2種の過誤(帰無仮説が誤っているのに、帰無仮説を棄却できないこと)を犯さない確率のことです
コード
では両者の検出力をシミュレーションで比較してみましょう。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
| import numpy as np from scipy import stats
n = 10000 sample_size = 10 diffs = 1 + np.random.normal(size=(n, sample_size)) result = [] alpha = 0.05
for diff in diffs: _, p = stats.ttest_1samp(diff, 0) result.append(p < alpha) print ('検出力: {}'.format(np.mean(result)))
result = [] for diff in diffs: _, p = stats.wilcoxon(diff) result.append(p < alpha) print ('検出力: {}'.format(np.mean(result)))
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参考
ソースコードは以下の書籍を参考にさせてもらいました。Pythonで統計学を学べるおすすめ書籍です。
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記事情報
- 投稿日:2020年12月5日
- 最終更新日:2020年12月5日