分散およびｔ検定

シャピロウィルク検定で両群とも正規分布に従い、平均が使えることとなりましたので、チャートに従って等分散かどうかの検定を行います。
Leven検定またはF検定を行います。

手順１：まずRコマンダーを起動します。
手順２：アクティブデータセットなしをクリックするとデータセットが選べますので、
シャピロウィルク検定を行う際に作ったデータ名を選択してOKを押します。（この場合歩行速度）

手順３：データが読み込まれましたので、続いて分散の検定をします。
統計量→分散→ルビーンの検定を選択します。

この場合もP値が0.05以上で等分散しているとみなされます。

P値は0.9166で0.05以上のため等分散しているとみなされましたので、チャートに従ってｔ検定を行えることになりました。

手順４：ｔ検定を行います。

統計量→平均→独立サンプルのｔ検定を選択します。

するとダイアローグが出ますので等分散と考えますかのｙｅｓボタンをチェックします。

そしてそのままＯＫを押します。

ここでもＰ値に注目します。ｔ検定の場合、0.05以下で2つの群には差があるという結論になります。今回の場合はＰ値は0.1217であり、0.05以上となりますので2つの群には差がないという結果になりました。
下部に95％信頼区間も表示されます。

ちなみに統計量→一括処理→2標本の差の検定（パラ＆ノンパラ自動選択でも）同様の処理が行えます。今回は有意差がなかったため検討をしませんが、もし有意差が認められた場合は、信頼区間や効果量をみて差の程度を解釈します。
一括処理ではデータの下の方に効果量がでます。（このデータでは効果量大だがあくまで有意差があるときに注目する）

次回はｗｉｎｓｔａｔでｔ検定を行ってみたいと思います。