Rの古典的検定関数一覧
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COLOR(red){SIZE(30){Rの古典的検定用関数一覧}}
// 間瀬 2003/7/19
// 少し修正させていただきました 青木繁伸 2003/07/19
// 大歓迎 (改めて見るとずいぶんありますね)
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 ...
#contents
//*まとめ
//|関数名|k-標本|対応|(ノン)パラ|正確・近似計算|前提条件|...
//|ansari |k=2|不要|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数...
//|bartlett |k>2|無|パラ|正確？|正規性|分散同一|同一でな...
//|binom |k=1| |パラ|正確|べルヌイ試行|成功確率 p = q| p!...
//|chisq |分割表| |パラ|χ^2分布近似,MC法| |比率の同一性、...
//|cor |k=2|対応|パラ|正確|正規性|相関ρ=0|ρ!=1, ρ>1,ρ<1|...
//| | | |ノンパラ(Kendallのτ法)|選択可| |相関ρ=0|ρ!=1, ρ>...
//| | | |ノンパラ(Spearmanのρ法)|近似| |相関ρ=0|ρ!=1, ρ>1...
//|ansari |k=2|無|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数同...
//|ansari |k=2|無|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数同...
//|ansari |k=2|無|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数同...
//|ansari |k=2|無|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数同...
//|ansari |k=2|無|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数同...
//|ansari |k=2|無|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数同...
//|ansari |k=2|無|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数同...
//|ansari |k=2|無|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数同...
*Ansari-Bradley検定(対応の無い二標本)
ansari.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less...
exact = NULL, conf.int = FALSE, conf.lev...
ansari.test(formula, data, subset, na.action, ...)
- 密度関数のスケールパラメータのくいちがいに対する二標本...
- ノンパラメトリック手法
- x と y がそれぞれ密度関数 f((t-m)/s)/s と f(t-m) を持...
- 帰無仮説 s=1 (分布は分散だけが異なる)
- 両側対立仮説 s ≠ 1 (x の分散が異なる)
- 片側対立仮説 s >1 (x の分散が大) または s < 1 (小さい)
- 正確計算と正規近似計算を指定可能
- オプションで、s のノンパラメトリックな信頼区間と、推定...
*Bartlett検定(対応の無い多標本)
bartlett.test(x, g, ...)
bartlett.test(formula, data, subset, na.action, ...)
- 複数標本の分散の同一性の同時検定
- 正規データを仮定するパラメトリック手法
- 帰無仮説: 分散は全て同一
- χ自乗分布による近似検定
*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", ...
- パラメトリック手法
- 単純帰無仮説 p = p_0 (p_0 は特定の確率値)
- 両側対立仮説 p ≠ p_0
- 片側対立仮説 p > p_0 または p < p_0
- 正確検定（exact test）
- 信頼区間も計算
*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)), simula...
- （本来は）ノンパラメトリック手法
- χ二乗分布による漸近近似検定
- 2 x 2 分割表に対する連続補正使用の有無を選択可能
- 帰無仮説 引数がベクトルの場合には標本比率が母比率に等し...
- 帰無仮説 引数が2×2以上の行列なら二要因の独立性の検定
- モンテカルロ法による p 値の近似計算
*相関係数の検定(対標本)
cor.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less", "gre...
method = c("pearson", "kendall", "spearman"...
cor.test(formula, data, subset, na.action, ...)
- パラメトリック手法(ピアソン法)とノンパラメトリック手法(...
- ケンドールのτ法に対しては正確計算指定可能(既定では正規...
- ピアソン法(いわゆる相関係数に基づく)は正規データを仮定...
- 帰無仮説 「母相関ゼロ（無相関）」
- 対立仮説 「母相関はゼロでない（相関あり）」
-ピアソン法では、フィッシャーの Z 変換による近似信頼区間...
- NA 値があっても可
*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...
fisher.test(x, y = NULL, workspace = 200000, hybrid ...
or = 1, alternative = "two.sided", conf....
- パラメトリック手法
- 帰無仮説 「二属性は独立」
- 対立仮説 「二属性は従属」
- 2x2 分割表に対しては片側対立仮説 「正のオッズ比」、「負...
- 近似計算も選択可能
- 2x2 分割表に対しては信頼区間も計算
*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, ...)
- 多標本の分散の同一性の同時検定
- あるシミュレーション結果によると正規性仮定のずれに対し...
- ランクにもとづくノンパラメトリック手法
- 帰無仮説 「分散は全て同一」
- 対立仮説 「分散は同一でない」
*Friedman のランク和検定 (繰り返しの無い完備ブロックデザ...
friedman.test(y, groups, blocks, ...)
friedman.test(formula, data, subset, na.action, ...)
- ノンパラメトリック検定
- 帰無仮説「block 効果を除けば、各 group 毎の位置パラメー...
- 帰無仮説の下で検定統計量の分布をχ自乗分布で近似する（漸...
- NA 値不可
*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, ...)
- ノンパラメトリック検定
- 帰無仮説「各グループ毎の位置パラメータは同一」
- 対立仮説「各グループ毎の位置パラメータは同一でない」
- 帰無仮説が成立する場合の検定統計量の分布をχ自乗分布で近...
- NA 値不可
*Kolmogorov-Smirnov 検定 (一標本，二標本)
ks.test(x, y, ..., alternative = c("two.sided", "les...
- ノンパラメトリック検定(経験分布関数に基づく)
- 一標本の場合の帰無仮説「データの分布は指定された連続分...
- 二標本の場合の帰無仮説「二組のデータの連続分布は等しく...
- 両側・片側対立仮説を選択可能
- データにタイ（同順位）があると警告
- 対立仮説「各標本の位置パラメータは同一でない」
- 正確な p 値は二標本、両側対立仮説で、タイが無いときのみ...
- それ以外は近似計算を用い、データ数が少ないときは不正確...
*Cochran-Mantel-Haenszel χ自乗検定 (分割表型データ)
// Haenszel です
mantelhaen.test(x, y = NULL, z = NULL, alternative = c(...
correct = TRUE, exact = FALSE...
- COLOR(red){mantelhaen.test()}
- 3次元の分割表型データ(各次元は少なくとも2つの水準を持ち...
- 帰無仮説「二組の名義尺度データが各層毎に条件付きで独立...
- 2 x 2 x k 分割表の場合、両側・片側対立仮説を選択可能
- 2 x 2 x k 分割表の場合、連続補正をするかどうか選択可能
- 2 x 2 x k 分割表の場合、Mantel-Haenzel 検定をするか、正...
- 2 x 2 x k 分割表の場合、信頼区間を計算
- NA 値不可
- 正確検定以外は帰無分布をχ自乗分布で近似
- 2 x 2 x k 分割表の場合、帰無仮説の下での共通のオッズ比...
*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；...
mcnemar.test(x, y = NULL, correct = TRUE)
- 帰無仮説 「行と列の対称性, i.e. 全ての i,j で x[i,j]=x[...
- 2 x 2 分割表に対しては連続補正の有無を指定可能
- 帰無分布をχ自乗分布で近似
*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", "gr...
mood.test(formula, data, subset, na.action, ...)
- 帰無仮説 「x データの密度関数 f(x-l), y データの密度関...
- 両側対立仮説 「s ≠ 1」
- 片側対立仮説 「s > 1」または「s < 1」
- ノンパラメトリック手法
- もっと役に立つ他の検定があるとの注あり
- NA 値可
*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...
oneway.test(formula, data, subset, na.action, var.equal ...
- パラメトリック手法
- 正規標本、分散が異なっても良い
- var.equal = TRUE ならば一元配置分散分析による単純な F ...
- 帰無仮説「平均は全て同一」
- NA 値可
* prop.test による(多重比較補正つき)比率の対比較検定(ベル...
pairwise.prop.test(x, n, p.adjust.method=p.adjust.metho...
- 複数のベルヌイ試行の成功比率（母比率）の prop.test 関...
- 帰無仮説「成功比率の同一性」
* 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...
pairwise.t.test(x, g, p.adjust.method=p.adjust.methods,...
- COLOR(red){t.test} を用いたグループ毎の平均差の比較。...
- 帰無仮説「平均の同一性」
*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.met...
* Wilcoxon 検定を用いた平均の差のグループ毎の対比較(多重...
pairwise.wilcox.test(x, g, p.adjust.method=p.adjust....
- COLOR(red){wilcoxon.test} を用いたグループ毎の平均差の...
* ANOVA に対する検定の検出力を計算
power.anova.test(groups = NULL, n = NULL, between.va...
within.var = NULL, sig.level = 0.05...
* 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...
alternative=c("two.sided", "one...
* t.test に対する検出力の計算
power.t.test(n=NULL, delta=NULL, sd=1, sig.level=0.0...
type=c("two.sample", "one.sample", "pai...
alternative=c("two.sided", "one.sided")...
* 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", ...
conf.level = 0.95, correct = TRUE)
- 帰無仮説 一標本なら 「p = p_0」 (特定の比率 p_0 に一致...
- 帰無仮説 多標本なら 「成功確率（母比率）は同一」
- 両側対立仮説
- 一標本・二標本ケースでは二種類の片側対立仮説 「より大」...
- 帰無仮説の下での検定統計量の分布はχ自乗分布で近似
- Yates の補正をするかどうか指定可能
- 信頼区間の計算
* 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))
- 集団内で対数オッズ比の変化があるという対立仮説に対する...
- 漸近的に最適との注釈
* 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, ...)
- 正規性を仮定出来ない場合の検定
- 帰無仮説 「ブロック効果を除き位置パラメータが同一」
* 正規性に関する Shapiro-Wilk 検定 (一標本)
shapiro.test(x)
- 標本の大きさ（サンプルサイズ）は 3 - 5000 と注釈 (本当...
- 帰無仮説は 「母集団分布は正規分布」
- パラメトリック検定 (?)
* 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",...
mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE, conf.l...
t.test(formula, data, subset, na.action, ...)
- 正規分布仮定のパラメトリック検定
- 帰無仮説 「平均 = mu_0」(一標本)、「平均差 = 0」(二標本)
- 両側対立仮説 「平均 ≠ mu_0」(一標本)、「平均差 ≠ 0」(二...
- 片側対立仮説 「平均 >, < mu_0」(一標本)、「平均差 >,< 0...
- 二標本ケースでは分散が同一とみなせるか COLOR(red){var.e...
- 一標本および分散が同一とみなせる場合は t 分布による正確...
- 信頼区間、推定値も計算
- COLOR(red){paired=TRUE)} なら対応のあるデータとみなし、...
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 CO...
* 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", "...
conf.level = 0.95, ...)
var.test(formula, data, subset, na.action, ...)
- 正規分布に従う二標本に対するパラメトリック検定
- 帰無分布 F 分布による正確検定
- 帰無仮説 「分散比 s = 1」...等分散である
- 両側対立仮説 「s > 1」,「s < 1」...等分散ではない
- 分散比の信頼区間、推定値計算
- 多標本(k > 2) の場合のパラメトリック検定は COLOR(red){b...
* 位置の差に関する Wilcoxon 検定 (一標本、対応のある二...
wilcox.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided"...
mu = 0, paired = FALSE, exact = NULL, co...
conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, ...)
wilcox.test(formula, data, subset, na.action, ...)
- ノンパラメトリック検定
- (a) x データだけが与えられると COLOR(magenta){Wilcoxon ...
- (b) x, y データ双方を与え、COLOR(red){paired=TRUE} を指...
- (c) それ以外は COLOR(magenta){Wilcoxon rank sum test} (...
- (a) のケースでは帰無仮説は「母集団分布が指定値 mu に関...
- (b) のケースでは帰無仮説は「対応データ差からなる一標本...
- (c) のケースでは帰無仮説は「二標本の母集団分布が指定値 ...
- 両側対立仮説、片側対立仮説指定可能
- 正確な p 値を計算 COLOR(red){exact=TRUE} するか、近似値...
- p 値を計算する際、正規近似を高めるため連続補正を行うか...
- ノンパラメトリックな信頼区間と推定値を計算できる
終了行:
COLOR(red){SIZE(30){Rの古典的検定用関数一覧}}
// 間瀬 2003/7/19
// 少し修正させていただきました 青木繁伸 2003/07/19
// 大歓迎 (改めて見るとずいぶんありますね)
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 ...
#contents
//*まとめ
//|関数名|k-標本|対応|(ノン)パラ|正確・近似計算|前提条件|...
//|ansari |k=2|不要|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数...
//|bartlett |k>2|無|パラ|正確？|正規性|分散同一|同一でな...
//|binom |k=1| |パラ|正確|べルヌイ試行|成功確率 p = q| p!...
//|chisq |分割表| |パラ|χ^2分布近似,MC法| |比率の同一性、...
//|cor |k=2|対応|パラ|正確|正規性|相関ρ=0|ρ!=1, ρ>1,ρ<1|...
//| | | |ノンパラ(Kendallのτ法)|選択可| |相関ρ=0|ρ!=1, ρ>...
//| | | |ノンパラ(Spearmanのρ法)|近似| |相関ρ=0|ρ!=1, ρ>1...
//|ansari |k=2|無|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数同...
//|ansari |k=2|無|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数同...
//|ansari |k=2|無|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数同...
//|ansari |k=2|無|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数同...
//|ansari |k=2|無|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数同...
//|ansari |k=2|無|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数同...
//|ansari |k=2|無|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数同...
//|ansari |k=2|無|ノンパラ|選択可能|連続分布, 位置母数同...
*Ansari-Bradley検定(対応の無い二標本)
ansari.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less...
exact = NULL, conf.int = FALSE, conf.lev...
ansari.test(formula, data, subset, na.action, ...)
- 密度関数のスケールパラメータのくいちがいに対する二標本...
- ノンパラメトリック手法
- x と y がそれぞれ密度関数 f((t-m)/s)/s と f(t-m) を持...
- 帰無仮説 s=1 (分布は分散だけが異なる)
- 両側対立仮説 s ≠ 1 (x の分散が異なる)
- 片側対立仮説 s >1 (x の分散が大) または s < 1 (小さい)
- 正確計算と正規近似計算を指定可能
- オプションで、s のノンパラメトリックな信頼区間と、推定...
*Bartlett検定(対応の無い多標本)
bartlett.test(x, g, ...)
bartlett.test(formula, data, subset, na.action, ...)
- 複数標本の分散の同一性の同時検定
- 正規データを仮定するパラメトリック手法
- 帰無仮説: 分散は全て同一
- χ自乗分布による近似検定
*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", ...
- パラメトリック手法
- 単純帰無仮説 p = p_0 (p_0 は特定の確率値)
- 両側対立仮説 p ≠ p_0
- 片側対立仮説 p > p_0 または p < p_0
- 正確検定（exact test）
- 信頼区間も計算
*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)), simula...
- （本来は）ノンパラメトリック手法
- χ二乗分布による漸近近似検定
- 2 x 2 分割表に対する連続補正使用の有無を選択可能
- 帰無仮説 引数がベクトルの場合には標本比率が母比率に等し...
- 帰無仮説 引数が2×2以上の行列なら二要因の独立性の検定
- モンテカルロ法による p 値の近似計算
*相関係数の検定(対標本)
cor.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less", "gre...
method = c("pearson", "kendall", "spearman"...
cor.test(formula, data, subset, na.action, ...)
- パラメトリック手法(ピアソン法)とノンパラメトリック手法(...
- ケンドールのτ法に対しては正確計算指定可能(既定では正規...
- ピアソン法(いわゆる相関係数に基づく)は正規データを仮定...
- 帰無仮説 「母相関ゼロ（無相関）」
- 対立仮説 「母相関はゼロでない（相関あり）」
-ピアソン法では、フィッシャーの Z 変換による近似信頼区間...
- NA 値があっても可
*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...
fisher.test(x, y = NULL, workspace = 200000, hybrid ...
or = 1, alternative = "two.sided", conf....
- パラメトリック手法
- 帰無仮説 「二属性は独立」
- 対立仮説 「二属性は従属」
- 2x2 分割表に対しては片側対立仮説 「正のオッズ比」、「負...
- 近似計算も選択可能
- 2x2 分割表に対しては信頼区間も計算
*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, ...)
- 多標本の分散の同一性の同時検定
- あるシミュレーション結果によると正規性仮定のずれに対し...
- ランクにもとづくノンパラメトリック手法
- 帰無仮説 「分散は全て同一」
- 対立仮説 「分散は同一でない」
*Friedman のランク和検定 (繰り返しの無い完備ブロックデザ...
friedman.test(y, groups, blocks, ...)
friedman.test(formula, data, subset, na.action, ...)
- ノンパラメトリック検定
- 帰無仮説「block 効果を除けば、各 group 毎の位置パラメー...
- 帰無仮説の下で検定統計量の分布をχ自乗分布で近似する（漸...
- NA 値不可
*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, ...)
- ノンパラメトリック検定
- 帰無仮説「各グループ毎の位置パラメータは同一」
- 対立仮説「各グループ毎の位置パラメータは同一でない」
- 帰無仮説が成立する場合の検定統計量の分布をχ自乗分布で近...
- NA 値不可
*Kolmogorov-Smirnov 検定 (一標本，二標本)
ks.test(x, y, ..., alternative = c("two.sided", "les...
- ノンパラメトリック検定(経験分布関数に基づく)
- 一標本の場合の帰無仮説「データの分布は指定された連続分...
- 二標本の場合の帰無仮説「二組のデータの連続分布は等しく...
- 両側・片側対立仮説を選択可能
- データにタイ（同順位）があると警告
- 対立仮説「各標本の位置パラメータは同一でない」
- 正確な p 値は二標本、両側対立仮説で、タイが無いときのみ...
- それ以外は近似計算を用い、データ数が少ないときは不正確...
*Cochran-Mantel-Haenszel χ自乗検定 (分割表型データ)
// Haenszel です
mantelhaen.test(x, y = NULL, z = NULL, alternative = c(...
correct = TRUE, exact = FALSE...
- COLOR(red){mantelhaen.test()}
- 3次元の分割表型データ(各次元は少なくとも2つの水準を持ち...
- 帰無仮説「二組の名義尺度データが各層毎に条件付きで独立...
- 2 x 2 x k 分割表の場合、両側・片側対立仮説を選択可能
- 2 x 2 x k 分割表の場合、連続補正をするかどうか選択可能
- 2 x 2 x k 分割表の場合、Mantel-Haenzel 検定をするか、正...
- 2 x 2 x k 分割表の場合、信頼区間を計算
- NA 値不可
- 正確検定以外は帰無分布をχ自乗分布で近似
- 2 x 2 x k 分割表の場合、帰無仮説の下での共通のオッズ比...
*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；...
mcnemar.test(x, y = NULL, correct = TRUE)
- 帰無仮説 「行と列の対称性, i.e. 全ての i,j で x[i,j]=x[...
- 2 x 2 分割表に対しては連続補正の有無を指定可能
- 帰無分布をχ自乗分布で近似
*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", "gr...
mood.test(formula, data, subset, na.action, ...)
- 帰無仮説 「x データの密度関数 f(x-l), y データの密度関...
- 両側対立仮説 「s ≠ 1」
- 片側対立仮説 「s > 1」または「s < 1」
- ノンパラメトリック手法
- もっと役に立つ他の検定があるとの注あり
- NA 値可
*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...
oneway.test(formula, data, subset, na.action, var.equal ...
- パラメトリック手法
- 正規標本、分散が異なっても良い
- var.equal = TRUE ならば一元配置分散分析による単純な F ...
- 帰無仮説「平均は全て同一」
- NA 値可
* prop.test による(多重比較補正つき)比率の対比較検定(ベル...
pairwise.prop.test(x, n, p.adjust.method=p.adjust.metho...
- 複数のベルヌイ試行の成功比率（母比率）の prop.test 関...
- 帰無仮説「成功比率の同一性」
* 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...
pairwise.t.test(x, g, p.adjust.method=p.adjust.methods,...
- COLOR(red){t.test} を用いたグループ毎の平均差の比較。...
- 帰無仮説「平均の同一性」
*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.met...
* Wilcoxon 検定を用いた平均の差のグループ毎の対比較(多重...
pairwise.wilcox.test(x, g, p.adjust.method=p.adjust....
- COLOR(red){wilcoxon.test} を用いたグループ毎の平均差の...
* ANOVA に対する検定の検出力を計算
power.anova.test(groups = NULL, n = NULL, between.va...
within.var = NULL, sig.level = 0.05...
* 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...
alternative=c("two.sided", "one...
* t.test に対する検出力の計算
power.t.test(n=NULL, delta=NULL, sd=1, sig.level=0.0...
type=c("two.sample", "one.sample", "pai...
alternative=c("two.sided", "one.sided")...
* 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", ...
conf.level = 0.95, correct = TRUE)
- 帰無仮説 一標本なら 「p = p_0」 (特定の比率 p_0 に一致...
- 帰無仮説 多標本なら 「成功確率（母比率）は同一」
- 両側対立仮説
- 一標本・二標本ケースでは二種類の片側対立仮説 「より大」...
- 帰無仮説の下での検定統計量の分布はχ自乗分布で近似
- Yates の補正をするかどうか指定可能
- 信頼区間の計算
* 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))
- 集団内で対数オッズ比の変化があるという対立仮説に対する...
- 漸近的に最適との注釈
* 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, ...)
- 正規性を仮定出来ない場合の検定
- 帰無仮説 「ブロック効果を除き位置パラメータが同一」
* 正規性に関する Shapiro-Wilk 検定 (一標本)
shapiro.test(x)
- 標本の大きさ（サンプルサイズ）は 3 - 5000 と注釈 (本当...
- 帰無仮説は 「母集団分布は正規分布」
- パラメトリック検定 (?)
* 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",...
mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE, conf.l...
t.test(formula, data, subset, na.action, ...)
- 正規分布仮定のパラメトリック検定
- 帰無仮説 「平均 = mu_0」(一標本)、「平均差 = 0」(二標本)
- 両側対立仮説 「平均 ≠ mu_0」(一標本)、「平均差 ≠ 0」(二...
- 片側対立仮説 「平均 >, < mu_0」(一標本)、「平均差 >,< 0...
- 二標本ケースでは分散が同一とみなせるか COLOR(red){var.e...
- 一標本および分散が同一とみなせる場合は t 分布による正確...
- 信頼区間、推定値も計算
- COLOR(red){paired=TRUE)} なら対応のあるデータとみなし、...
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 CO...
* 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", "...
conf.level = 0.95, ...)
var.test(formula, data, subset, na.action, ...)
- 正規分布に従う二標本に対するパラメトリック検定
- 帰無分布 F 分布による正確検定
- 帰無仮説 「分散比 s = 1」...等分散である
- 両側対立仮説 「s > 1」,「s < 1」...等分散ではない
- 分散比の信頼区間、推定値計算
- 多標本(k > 2) の場合のパラメトリック検定は COLOR(red){b...
* 位置の差に関する Wilcoxon 検定 (一標本、対応のある二...
wilcox.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided"...
mu = 0, paired = FALSE, exact = NULL, co...
conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, ...)
wilcox.test(formula, data, subset, na.action, ...)
- ノンパラメトリック検定
- (a) x データだけが与えられると COLOR(magenta){Wilcoxon ...
- (b) x, y データ双方を与え、COLOR(red){paired=TRUE} を指...
- (c) それ以外は COLOR(magenta){Wilcoxon rank sum test} (...
- (a) のケースでは帰無仮説は「母集団分布が指定値 mu に関...
- (b) のケースでは帰無仮説は「対応データ差からなる一標本...
- (c) のケースでは帰無仮説は「二標本の母集団分布が指定値 ...
- 両側対立仮説、片側対立仮説指定可能
- 正確な p 値を計算 COLOR(red){exact=TRUE} するか、近似値...
- p 値を計算する際、正規近似を高めるため連続補正を行うか...
- ノンパラメトリックな信頼区間と推定値を計算できる
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