Rの基本パッケージ中の古典的検定関数一覧
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// 間瀬 2004/09/08
COLOR(red){SIZE(20){Rの基本パッケージ stats 中の古典的検...
#contents
~
R は豊富な代表的古典的検定関数(パラメトリック、ノンパラメ...
注意：帰無分布(帰無仮説の下での検定統計量の分布)に付いて...
用いるものがある。両者がオプションで選べるものもあれば、...
R の検定関数は検定の副産物として、関連パラメータの信頼区...
注意：統計量の帰無仮説の下での分布を漸近近似で求めるもの...
データの数がある程度大きいことが前提条件になる。特にヘル...
近似が不十分と思われる場合は警告が出る関数がある。
*ノンパラメトリック検定関数 [#f08fe851]
ノンパラメトリック検定とは、通常母集団分布に対しては密度...
順序(特にランク)統計量を基礎とする検定統計量を用いる検定...
オプションでパラメトリック検定を実行できるものもある。
** スケールパラメータ（散布度）の差の二標本 Ansari-Bradle...
尺度パラメータの同一性についての検定である。
## 既定のメソッド
ansari.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less", "...
exact = NULL, conf.int = FALSE, conf.level =...
## クラス "formula" に対する S3 メソッド
ansari.test(formula, data, subset, na.action, ...)
** 分散同一性の Fligner-Killeen(メディアン)検定 [#y8d99d89]
各標本群の分散が同一であるという帰無仮説に対する Fligner-...
## 既定の S3 メソッド
fligner.test(x, g, ...)
## クラス "formula" に対する S3メソッド
fligner.test(formula, data, subset, na.action, ...)
**Friedman の順位和検定 [#b3c274ca]
繰りかえしの無いブロックデータに対する Friedman の順位和...
## 既定の S3 メソッド:
friedman.test(y, groups, blocks, ...)
## クラス "formula" に対する S3メソッド
friedman.test(formula, data, subset, na.action, ...)
**Kruskal-Wallis の順位和検定 [#aa185a6e]
Kruskal-Wallis の順位和検定を実行する。
## 既定の S3 メソッド:
kruskal.test(x, g, ...)
## クラス "formula" に対する S3 メソッド
kruskal.test(formula, data, subset, na.action, ...)
**分布の同一性に対する Kolmogorov-Smirnov 検定 [#l0562804]
一・二標本 Kolmogorov-Smirnov 検定を実行する。
ks.test(x, y, ..., alternative = c("two.sided", "less", ...
exact = NULL)
**二次元分割表の対称性に対する McNemar 検定 [#zbbe7822]
二次元分割表の行と列の間の対称性に対する McNemar のカイ自...
mcnemar.test(x, y = NULL, correct = TRUE)
**二標本のスケールパラメータ（散布度）の差についての Mood...
二標本のスケールパラメータ（散布度）の差についての Mood ...
## 既定の S3 メソッド:
mood.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less", "gr...
## クラス "formula" に対する S3 メソッド：
mood.test(formula, data, subset, na.action, ...)
**繰り返しの無いブロックデータに対する Quade 検定 [#qd8b8...
繰り返しの無いブロックデータに対する Quade 検定を実行する。
quade.test(y, ...)
## 既定の S3 メソッド:
quade.test(y, groups, blocks, ...)
## クラス "formula" に対する S3 メソッド：
quade.test(formula, data, subset, na.action, ...)
**正規性に対する Shapiro-Wilk 検定 [#ed7a4eaa]
正規性に対する Shapiro-Wilk 検定を行う。
shapiro.test(x)
**Wilcoxon の順位和検定 [#qacdf74f]
一・二変量データベクトルに対する Wilcoxon の順位和検定と...
wilcox.test(x, ...)
## 既定の S3 メソッド:
wilcox.test(x, y=NULL, alternative=c("two.sided","less",...
mu = 0, paired = FALSE, exact = NULL, correc...
conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, ...)
## クラス "formula" に対する S3 メソッド：
wilcox.test(formula, data, subset, na.action, ...)
*パラメトリック検定関数 [#v11f2d6e]
**多標本の分散の同一性に対する Bartlett 検定 [#q9970f0a]
「幾つかの標本の分散が同一」という帰無仮説を検定する。
## 既定の S3 メソッド
bartlett.test(x, g, ...)
## クラス "formula" に対する S3メソッド
bartlett.test(formula, data, subset, na.action, ...)
**正確な二項検定 [#za1cb6cc]
ベルヌイ試行の成功確率に関する単純帰無仮説の正確な検定を...
binom.test(x, n, p = 0.5,
alternative = c("two.sided", "less", "greate...
conf.level = 0.95)
**計数データに対する Pearson のカイ自乗検定 [#o6859cb9]
分割表に対するカイ自乗検定を実行する。
chisq.test(x, y = NULL, correct=TRUE, p=rep(1/length(x),...
simulate.p.value = FALSE, B = 2000)
**対になった二標本間の関連／相関の検定 [#ac725727]
対になった標本間の関連度の検定を、Pearson の積率相関係数(...
Kendall の順位相関係数 τ、または Spearman の順位相関係数 ...
## 既定の S3 メソッド
cor.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less", "gre...
method = c("pearson", "kendall", "spearman"),
exact = NULL, conf.level = 0.95, ...)
## クラス "formula" に対する S3メソッド
cor.test(formula, data, subset, na.action, ...)
**計数データに対する Fisher の正確検定 [#m11b0714]
周辺和が固定された分割表の行と列が独立であるという帰無仮...
fisher.test(x, y = NULL, workspace = 200000, hybrid = FA...
control = list(), or = 1, alternative = "two...
conf.level = 0.95)
**Cochran-Mantel-Haenszel カイ自乗検定 [#qa1f5579]
3次の相互作用が無いという仮定の下で、二つの名義尺度変数が...
という帰無仮説の Cochran-Mantel-Haenszel カイ自乗検定を実...
mantelhaen.test(x, y = NULL, z = NULL,
alternative = c("two.sided", "less", "gr...
correct = TRUE, exact = FALSE, conf.leve...
**一元配置正規標本の平均の同一性検定 [#z7007f2f]
一元配置の 2 もしくはそれ以上の正規標本の平均の同一性を検...
分散は必ずしも同一でなくても良い。
oneway.test(formula, data, subset, na.action, var.equal ...
**複数のグループの比率の同一性の検定 [#u5d0f45d]
複数のグループの比率(成功確率)が等しい、または与えられた...
帰無仮説を検定する。
prop.test(x, n, p = NULL,
alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
conf.level = 0.95, correct = TRUE)
**比率中の傾向に対するカイ自乗検定 [#ica05bf7]
比率中の傾向に対するカイ自乗検定を行う。
つまり、対数オッズが socre に応じて変化するという局所対立...
対する漸近的に最適な検定である。既定では score はグルー...
prop.trend.test(x, n, score = 1:length(x))
**Student の t 検定 [#a4b21dd6]
データベクトルに対し一・二標本 t 検定を行う。
## 既定の S3 メソッド:
t.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "less",...
mu=0, paired=FALSE, var.equal=FALSE, conf.level=0...
## クラス "formula" に対する S3 メソッド：
t.test(formula, data, subset, na.action, ...)
**二つの分散の同一性に対する F 検定 [#a7361866]
正規データからの二標本の分散を比較する F 検定を行う。
## 既定の S3 メソッド:
var.test(x, y, ratio = 1, alternative = c("two.sided", "...
conf.level = 0.95, ...)
## クラス "formula" に対する S3 メソッド：
var.test(formula, data, subset, na.action, ...)
*多重比較補正付きの検定関数 [#pdf91f78]
**p 値のベクトルの多重比較補正 [#ibd56c7d]
p 値のベクトルを与えて、幾つかの方法を用いて多重比較補正...
ベクトルを返す。
p.adjust(p, method=p.adjust.methods, n=length(p))
## 補正法の名称の文字列ベクトル
p.adjust.methods
**多重比較補正を伴う対毎の比率の比較 [#e90d359e]
多重比較補正を伴う、対毎の比率の比較を行う。
pairwise.prop.test(x, n, p.adjust.method = p.adjust.meth...
**多重比較補正を伴うグループ水準間の対毎の t 検定による比...
多重比較補正を伴うグループ水準間の、対毎の t 検定による比...
pairwise.t.test(x, g, p.adjust.method = p.adjust.methods,
pool.sd = TRUE, ...)
**Wilcoxon の順位和検定による、p 値に対する多重比較補正 [...
グループ水準の各組合せ毎に Wilcoxon の順位和検定を実施し...
pairwise.wilcox.test(x, g, p.adjust.method=p.adjust.meth...
*検定の検出力の計算 [#o1dada4c]
**一元配置分散分析検定の検出力計算 [#nc268a5d]
一元配置分散分析検定の検出力(パワー)を計算する。
または目的の検出力を得るためのパラメータを計算する。
power.anova.test(groups = NULL, n = NULL, between.var = ...
within.var = NULL, sig.level = 0.05, po...
**比率の検定に対する検出力 [#v7ef40b2]
比率の検定に対する検出力を計算する。
または目標の検出力を得るために必要なパラメータを計算する。
power.prop.test(n = NULL, p1 = NULL, p2 = NULL, sig.leve...
power = NULL, alternative = c("two.sided...
strict = FALSE)
**t 検定の検出力の計算 [#n3df6c36]
一・二標本の t 検定を行う。または、目標の検出力を
得るために必要なパラメータの決定を行う。
power.t.test(n=NULL, delta=NULL, sd=1, sig.level=0.05, p...
type=c("two.sample", "one.sample", "paired"),
alternative=c("two.sided", "one.sided"), st...
**検出力計算オブジェクトのプリントメソッド [#c8e3c207]
検出力計算オブジェクトのプリントメソッド。
クラス "power.htest" のオブジェクトを整形して出力する。
## クラス "power.htest" に対するS3メソッド：
print(x, ...)
終了行:
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COLOR(red){SIZE(20){Rの基本パッケージ stats 中の古典的検...
#contents
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R は豊富な代表的古典的検定関数(パラメトリック、ノンパラメ...
注意：帰無分布(帰無仮説の下での検定統計量の分布)に付いて...
用いるものがある。両者がオプションで選べるものもあれば、...
R の検定関数は検定の副産物として、関連パラメータの信頼区...
注意：統計量の帰無仮説の下での分布を漸近近似で求めるもの...
データの数がある程度大きいことが前提条件になる。特にヘル...
近似が不十分と思われる場合は警告が出る関数がある。
*ノンパラメトリック検定関数 [#f08fe851]
ノンパラメトリック検定とは、通常母集団分布に対しては密度...
順序(特にランク)統計量を基礎とする検定統計量を用いる検定...
オプションでパラメトリック検定を実行できるものもある。
** スケールパラメータ（散布度）の差の二標本 Ansari-Bradle...
尺度パラメータの同一性についての検定である。
## 既定のメソッド
ansari.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less", "...
exact = NULL, conf.int = FALSE, conf.level =...
## クラス "formula" に対する S3 メソッド
ansari.test(formula, data, subset, na.action, ...)
** 分散同一性の Fligner-Killeen(メディアン)検定 [#y8d99d89]
各標本群の分散が同一であるという帰無仮説に対する Fligner-...
## 既定の S3 メソッド
fligner.test(x, g, ...)
## クラス "formula" に対する S3メソッド
fligner.test(formula, data, subset, na.action, ...)
**Friedman の順位和検定 [#b3c274ca]
繰りかえしの無いブロックデータに対する Friedman の順位和...
## 既定の S3 メソッド:
friedman.test(y, groups, blocks, ...)
## クラス "formula" に対する S3メソッド
friedman.test(formula, data, subset, na.action, ...)
**Kruskal-Wallis の順位和検定 [#aa185a6e]
Kruskal-Wallis の順位和検定を実行する。
## 既定の S3 メソッド:
kruskal.test(x, g, ...)
## クラス "formula" に対する S3 メソッド
kruskal.test(formula, data, subset, na.action, ...)
**分布の同一性に対する Kolmogorov-Smirnov 検定 [#l0562804]
一・二標本 Kolmogorov-Smirnov 検定を実行する。
ks.test(x, y, ..., alternative = c("two.sided", "less", ...
exact = NULL)
**二次元分割表の対称性に対する McNemar 検定 [#zbbe7822]
二次元分割表の行と列の間の対称性に対する McNemar のカイ自...
mcnemar.test(x, y = NULL, correct = TRUE)
**二標本のスケールパラメータ（散布度）の差についての Mood...
二標本のスケールパラメータ（散布度）の差についての Mood ...
## 既定の S3 メソッド:
mood.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less", "gr...
## クラス "formula" に対する S3 メソッド：
mood.test(formula, data, subset, na.action, ...)
**繰り返しの無いブロックデータに対する Quade 検定 [#qd8b8...
繰り返しの無いブロックデータに対する Quade 検定を実行する。
quade.test(y, ...)
## 既定の S3 メソッド:
quade.test(y, groups, blocks, ...)
## クラス "formula" に対する S3 メソッド：
quade.test(formula, data, subset, na.action, ...)
**正規性に対する Shapiro-Wilk 検定 [#ed7a4eaa]
正規性に対する Shapiro-Wilk 検定を行う。
shapiro.test(x)
**Wilcoxon の順位和検定 [#qacdf74f]
一・二変量データベクトルに対する Wilcoxon の順位和検定と...
wilcox.test(x, ...)
## 既定の S3 メソッド:
wilcox.test(x, y=NULL, alternative=c("two.sided","less",...
mu = 0, paired = FALSE, exact = NULL, correc...
conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, ...)
## クラス "formula" に対する S3 メソッド：
wilcox.test(formula, data, subset, na.action, ...)
*パラメトリック検定関数 [#v11f2d6e]
**多標本の分散の同一性に対する Bartlett 検定 [#q9970f0a]
「幾つかの標本の分散が同一」という帰無仮説を検定する。
## 既定の S3 メソッド
bartlett.test(x, g, ...)
## クラス "formula" に対する S3メソッド
bartlett.test(formula, data, subset, na.action, ...)
**正確な二項検定 [#za1cb6cc]
ベルヌイ試行の成功確率に関する単純帰無仮説の正確な検定を...
binom.test(x, n, p = 0.5,
alternative = c("two.sided", "less", "greate...
conf.level = 0.95)
**計数データに対する Pearson のカイ自乗検定 [#o6859cb9]
分割表に対するカイ自乗検定を実行する。
chisq.test(x, y = NULL, correct=TRUE, p=rep(1/length(x),...
simulate.p.value = FALSE, B = 2000)
**対になった二標本間の関連／相関の検定 [#ac725727]
対になった標本間の関連度の検定を、Pearson の積率相関係数(...
Kendall の順位相関係数 τ、または Spearman の順位相関係数 ...
## 既定の S3 メソッド
cor.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less", "gre...
method = c("pearson", "kendall", "spearman"),
exact = NULL, conf.level = 0.95, ...)
## クラス "formula" に対する S3メソッド
cor.test(formula, data, subset, na.action, ...)
**計数データに対する Fisher の正確検定 [#m11b0714]
周辺和が固定された分割表の行と列が独立であるという帰無仮...
fisher.test(x, y = NULL, workspace = 200000, hybrid = FA...
control = list(), or = 1, alternative = "two...
conf.level = 0.95)
**Cochran-Mantel-Haenszel カイ自乗検定 [#qa1f5579]
3次の相互作用が無いという仮定の下で、二つの名義尺度変数が...
という帰無仮説の Cochran-Mantel-Haenszel カイ自乗検定を実...
mantelhaen.test(x, y = NULL, z = NULL,
alternative = c("two.sided", "less", "gr...
correct = TRUE, exact = FALSE, conf.leve...
**一元配置正規標本の平均の同一性検定 [#z7007f2f]
一元配置の 2 もしくはそれ以上の正規標本の平均の同一性を検...
分散は必ずしも同一でなくても良い。
oneway.test(formula, data, subset, na.action, var.equal ...
**複数のグループの比率の同一性の検定 [#u5d0f45d]
複数のグループの比率(成功確率)が等しい、または与えられた...
帰無仮説を検定する。
prop.test(x, n, p = NULL,
alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
conf.level = 0.95, correct = TRUE)
**比率中の傾向に対するカイ自乗検定 [#ica05bf7]
比率中の傾向に対するカイ自乗検定を行う。
つまり、対数オッズが socre に応じて変化するという局所対立...
対する漸近的に最適な検定である。既定では score はグルー...
prop.trend.test(x, n, score = 1:length(x))
**Student の t 検定 [#a4b21dd6]
データベクトルに対し一・二標本 t 検定を行う。
## 既定の S3 メソッド:
t.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "less",...
mu=0, paired=FALSE, var.equal=FALSE, conf.level=0...
## クラス "formula" に対する S3 メソッド：
t.test(formula, data, subset, na.action, ...)
**二つの分散の同一性に対する F 検定 [#a7361866]
正規データからの二標本の分散を比較する F 検定を行う。
## 既定の S3 メソッド:
var.test(x, y, ratio = 1, alternative = c("two.sided", "...
conf.level = 0.95, ...)
## クラス "formula" に対する S3 メソッド：
var.test(formula, data, subset, na.action, ...)
*多重比較補正付きの検定関数 [#pdf91f78]
**p 値のベクトルの多重比較補正 [#ibd56c7d]
p 値のベクトルを与えて、幾つかの方法を用いて多重比較補正...
ベクトルを返す。
p.adjust(p, method=p.adjust.methods, n=length(p))
## 補正法の名称の文字列ベクトル
p.adjust.methods
**多重比較補正を伴う対毎の比率の比較 [#e90d359e]
多重比較補正を伴う、対毎の比率の比較を行う。
pairwise.prop.test(x, n, p.adjust.method = p.adjust.meth...
**多重比較補正を伴うグループ水準間の対毎の t 検定による比...
多重比較補正を伴うグループ水準間の、対毎の t 検定による比...
pairwise.t.test(x, g, p.adjust.method = p.adjust.methods,
pool.sd = TRUE, ...)
**Wilcoxon の順位和検定による、p 値に対する多重比較補正 [...
グループ水準の各組合せ毎に Wilcoxon の順位和検定を実施し...
pairwise.wilcox.test(x, g, p.adjust.method=p.adjust.meth...
*検定の検出力の計算 [#o1dada4c]
**一元配置分散分析検定の検出力計算 [#nc268a5d]
一元配置分散分析検定の検出力(パワー)を計算する。
または目的の検出力を得るためのパラメータを計算する。
power.anova.test(groups = NULL, n = NULL, between.var = ...
within.var = NULL, sig.level = 0.05, po...
**比率の検定に対する検出力 [#v7ef40b2]
比率の検定に対する検出力を計算する。
または目標の検出力を得るために必要なパラメータを計算する。
power.prop.test(n = NULL, p1 = NULL, p2 = NULL, sig.leve...
power = NULL, alternative = c("two.sided...
strict = FALSE)
**t 検定の検出力の計算 [#n3df6c36]
一・二標本の t 検定を行う。または、目標の検出力を
得るために必要なパラメータの決定を行う。
power.t.test(n=NULL, delta=NULL, sd=1, sig.level=0.05, p...
type=c("two.sample", "one.sample", "paired"),
alternative=c("two.sided", "one.sided"), st...
**検出力計算オブジェクトのプリントメソッド [#c8e3c207]
検出力計算オブジェクトのプリントメソッド。
クラス "power.htest" のオブジェクトを整形して出力する。
## クラス "power.htest" に対するS3メソッド：
print(x, ...)
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