Rの古典的検定用関数一覧

R の基本古典的検定関数計28種類の一覧(R 1.7.1 版の ctest パッケージ)。検定が好きな人、好きじゃないけど使わざるを得ない人の参考用。私はほとんど使う機会が無いので、誤解があるかも知れません。識者の修正、追加情報歓迎。 詳しくは各関数のヘルプ (例 ?t.test, example(t.test)) を参照。

Ansari-Bradley検定(対応の無い二標本)

    ansari.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
                exact = NULL, conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, ...)
    ansari.test(formula, data, subset, na.action, ...)

Bartlett検定(対応の無い多標本)

 bartlett.test(x, g, ...)
 bartlett.test(formula, data, subset, na.action, ...)

ベルヌイ試行の成功確率 p の検定(一標本:母比率の検定)

binom.test(x, n, p = 0. 5, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), conf.level = 0.95)

χ自乗検定(分割表の独立性の検定)

 chisq.test(x, y = NULL, correct = TRUE, 
                 p = rep(1/length(x), length(x)), simulate.p.value = FALSE, B = 2000)

相関係数の検定(対標本)

cor.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
             method = c("pearson", "kendall", "spearman"), exact = NULL, conf.level = 0.95, ...)
cor.test(formula, data, subset, na.action, ...)

フィッシャーの正確検定(二次元分割表において周辺和を固定することによる行と列の独立性の検定)

    fisher.test(x, y = NULL, workspace = 200000, hybrid = FALSE,
                or = 1, alternative = "two.sided", conf.level = 0.95)

Fligner-Killeen (のメディアンによる)検定(対応の無い多標本)

    fligner.test(x, g, ...)
    fligner.test(formula, data, subset, na.action, ...)

Friedman のランク和検定 (繰り返しの無い完備ブロックデザイン型データ)

    friedman.test(y, groups, blocks, ...)
    friedman.test(formula, data, subset, na.action, ...)

Kruskal-Wallis のランク和検定 (多標本;3標本以上)

    friedman.test(y, groups, blocks, ...)
    friedman.test(formula, data, subset, na.action, ...)

Kolmogorov-Smirnov 検定 (一標本,二標本)

    ks.test(x, y, ..., alternative = c("two.sided", "less", "greater"), exact = NULL)

Cochran-Mantel-Haenszel χ自乗検定 (分割表型データ)

 mantelhaen.test(x, y = NULL, z = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
                           correct = TRUE, exact = FALSE, conf.level = 0.95)

McNemarのχ自乗検定(2次元分割表型データの行と列の対称性;2×2分割表のときは,対応のある比率の差の検定)

mcnemar.test(x, y = NULL, correct = TRUE)

Mood の二標本検定(スケールパラメータの同一性)

mood.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), ...)
mood.test(formula, data, subset, na.action, ...)

正規データの平均の同一性検定;一元配置分散分析(独立二標本,多標本)

oneway.test(formula, data, subset, na.action, var.equal = FALSE)

prop.test による(多重比較補正つき)比率の対比較検定(ベルヌイ試行型多標本データ)

 pairwise.prop.test(x, n, p.adjust.method=p.adjust.methods, ...)

t 検定による平均の差の(多重比較補正付き)グループ間の対比較(正規多標本)

 pairwise.t.test(x, g, p.adjust.method=p.adjust.methods, pool.sd=TRUE, ...)

多重比較用検定関数を用いた p 値表作成

pairwise.table(compare.levels, level.names, p.adjust.method)

Wilcoxon 検定を用いた平均の差のグループ毎の対比較(多重比較補正付き)

    pairwise.wilcox.test(x, g, p.adjust.method=p.adjust.methods, ...)

ANOVA に対する検定の検出力を計算

    power.anova.test(groups = NULL, n = NULL, between.var = NULL,
                     within.var = NULL, sig.level = 0.05, power = NULL)

prop.test に対する検定の検出力を計算

power.prop.test(n=NULL, p1=NULL, p2=NULL, sig.level=0.05, power=NULL,
                         alternative=c("two.sided", "one.sided"), strict=FALSE)

t.test に対する検出力の計算

    power.t.test(n=NULL, delta=NULL, sd=1, sig.level=0.05, power=NULL,
                 type=c("two.sample", "one.sample", "paired"),
                 alternative=c("two.sided", "one.sided"), strict=FALSE)

ベルヌイ試行の成功確率に対する検定(一標本、多標本)

 prop.test(x, n, p = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "greater")
            conf.level = 0.95, correct = TRUE)

集団内のトレンドに対するχ自乗検定(ベルヌイ試行多標本)

    prop.trend.test(x, n, score = 1:length(x))

Quade 検定 (繰り返しの無いブロック化データ)

    quade.test(y, groups, blocks, ...)
    quade.test(formula, data, subset, na.action, ...)

正規性に関する Shapiro-Wilk 検定 (一標本)

 shapiro.test(x)

正規データの平均、平均差の t 検定 (一標本、二標本)

t.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
       mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95, ...)
t.test(formula, data, subset, na.action, ...)

注:分散が異なる正規二標本の平均の差に関する検定問題は Behrens-Fisher 問題 と呼ばれ、正確検定が無いことが知られている。Welch 検定等のいくつかの近似的検定が知られている。(私が子供時代は Welch 検定は one-of-them だったが、いまや代表?)

正規二標本の分散の同一性に対する F 検定

var.test(x, y, ratio = 1, alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
         conf.level = 0.95, ...)
var.test(formula, data, subset, na.action, ...)

位置の差に関する Wilcoxon 検定 (一標本、対応のある二標本、独立二標本)

    wilcox.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
                mu = 0, paired = FALSE, exact = NULL, correct = TRUE,
                conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, ...)
    wilcox.test(formula, data, subset, na.action, ...)

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Last-modified: 2015-03-01 (日) 01:15:59