Rによるやさしい統計学 6章 2つの平均値を比較する

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6.0 この章での検定

独立な2群の平均値の差の検定
対応のある2群の平均値の差の検定

6.2 独立な2群の検定

分散既知あるいは大標本の場合 (z-検定)

確率変数の和の平均と分散の期待値の公式より，標本平均の差の標本分布は，

\bar{x_{1}} - \bar{x_{2}} \sim N (μ_{1} - μ_{2}, σ^{2} (\frac{1}{n_{1}} + \frac{1}{n_{2}}))

標準化することで，

$\bar{Z} = \frac{\bar{X_{1}} - \bar{X_{2}} - (μ_{1} - μ_{2})}{σ \sqrt{\frac{1}{n_{1}} + \frac{1}{n_{2}}}} \sim N (0, 1)$

分散未知の場合 (t-検定)

母分散を不偏分散で推定する。標本平均の不偏分散を $\hat{σ_{1}}$ , $\hat{σ_{2}}$ \) とすると，標本平均の差の不偏分散は，その加重平均となる：

${\hat{σ}}_{p o o l e d}^{2} = \frac{(n_{1} - 1) {\hat{σ_{1}}}^{2} + (n_{2} - 1) {\hat{σ_{2}}}^{2}}{(n_{1} - 1) + (n_{2} - 1)}$

母分散の推定量 ${\hat{σ}}_{p o o l e d}^{2}$ のことを，2群をプールした分散という。

$\bar{t} = \frac{\bar{X_{1}} - \bar{X_{2}}}{\sqrt{{\hat{σ}}_{p o o l e d}^{2} (\frac{1}{n_{1}} + \frac{1}{n_{2}}})} \sim t_{(n_{1} - 1) + (n_{2} - 2)}$

例題

統計テスト1の得点の平均値に男女で有意な差があるでしょうか？有意水準5%，両側検定してください。

データの準備

[copy]

     (指導法データ <- read.csv("data/shidouhouU8.csv"))
     class(指導法データ)

	SID   name sex math stat psych_test stat_test1 stat_test2 method
     1    1   大村  男 嫌い 好き         13          6         10      C
     2    2   本多  男 嫌い 好き         14         10         13      B
     3    3   川崎  男 好き 好き          7          6          8      B
     4    4   多村  男 好き 好き         12         10         15      A
     5    5   松中  男 嫌い 嫌い         10          5          8      B
     6    6 小久保  男 嫌い 嫌い          6          3          6      C
     7    7   柴原  男 嫌い 嫌い          8          5          9      A
     8    8   井手  男 嫌い 嫌い         15          9         10      D
     9    9   田上  男 嫌い 嫌い          4          3          7      D
     10  10   松田  男 好き 嫌い         14          3          3      D
     11  11   高谷  女 好き 好き          9         11         18      A
     12  12   杉内  女 嫌い 好き          6          6         14      A
     13  13   和田  女 好き 好き         10         11         18      A
     14  14   新垣  女 嫌い 嫌い         12          9         11      C
     15  15   大隣  女 嫌い 好き          5          7         12      B
     16  16   水田  女 好き 嫌い         12          5          5      D
     17  17   斉藤  女 嫌い 嫌い          8          8          7      C
     18  18   柳瀬  女 嫌い 嫌い          8          7         12      C
     19  19   佐藤  女 嫌い 嫌い         12          7          7      B
     20  20   馬原  女 嫌い 嫌い         15          9          7      D
     [1] "data.frame"

男女別

[copy]

(統計1男 <- subset(指導法データ, sex=="男")$stat_test1)
(統計1女 <- subset(指導法データ, sex=="女")$stat_test1)

[1]  6 10  6 10  5  3  5  9  3  3
[1] 11  6 11  9  7  5  8  7  7  9

t-検定 (等母分散)

母分散が等しいことを前提としているので，2群の分散が等しいことを示す var.equal=TRUE を指定する。

[copy]

      t.test(統計1男, 統計1女, var.equal=TRUE)

	      Two Sample t-test

      data:  統計1男 and 統計1女
      t = -1.8429, df = 18, p-value = 0.08188
      alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
      95 percent confidence interval:
       -4.2800355  0.2800355
      sample estimates:
      mean of x mean of y 
	      6         8

6.3 t-検定の前提条件

標本抽出が無作為に行われていること
母集団の分布が正規分布であること
2つの母集団の分散が等質であること

3つの条件は，帰無分布が t-分布になるために必要です。

6.3.1 分散の等質性の検定

2つの母集団の分散の等質性を，
それぞれの母集団からの2つの標本を用いて，
「ふたつの母分散は等しい」という帰無仮説の検定をおこなう
R では， var.test

例題

クラスA,Bの統計学のテストの平均点に有意な差があるでしょうか？有意水準5%で検定を行ってください。

データ

[copy]

(クラスA <- c(54, 55, 52, 48, 50, 38, 41, 40, 53, 52))
(クラスB <- c(57, 63, 50, 60, 61, 69, 43, 58, 36, 29))
var.test(クラスA, クラスB)

	[1] 54 55 52 48 50 38 41 40 53 52
	[1] 57 63 50 60 61 69 43 58 36 29

	       F test to compare two variances

       data:  クラスA and クラスB
       F = 0.24157, num df = 9, denom df = 9, p-value = 0.04588
       alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
       95 percent confidence interval:
	0.06000201 0.97255026
       sample estimates:
       ratio of variances 
		0.2415677

6.3.2 t-検定 (異なる母分散) Welchの検定

var.test() で等質性が棄却された場合，Welch の検定を使います。

2群の分散が等しくないいことを示す var.equal=FALSE を指定する。

帰無分布は同じく t-分布であるが、自由度が異なる (統計学入門，12.2.4)

[copy]

      t.test(統計1男, 統計1女, var.equal=FALSE)

	      Welch Two Sample t-test

      data:  統計1男 and 統計1女
      t = -1.8429, df = 16.321, p-value = 0.08359
      alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
      95 percent confidence interval:
       -4.2969668  0.2969668
      sample estimates:
      mean of x mean of y 
	      6         8

6.4 対応のある (z,t)-検定

独立な2群 or 対応のない2群: 例えば30人の被験者を，ランダムに2群に分た場合
対応のある2群: 同じ人の2種類のデータ。対応付られた2人ごとのデータ。

対応のあるデータの検定量

統計テスト1の得点を $X_{1}$ , 統計テスト2の得点を $X_{2}$ , 対応する得点差を $D = X_{2} - X_{1}$ , とすると，それらの標本平均にたいし，下式が成り立つ:

$\bar{D} = {\bar{X}}_{2} - {\bar{X}}_{1}$

得点差の標本平均の計算

[copy]

     指導法データ <- read.csv("data/shidouhouU8.csv")

     (統計テスト1 <- 指導法データ$stat_test1)
     (統計テスト2 <- 指導法データ$stat_test2)
     (変化量 <- 統計テスト2 - 統計テスト1)
     c(mean(統計テスト2) - mean(統計テスト1), mean(変化量))

 [1]  6 10  6 10  5  3  5  9  3  3 11  6 11  9  7  5  8  7  7  9
 [1] 10 13  8 15  8  6  9 10  7  3 18 14 18 11 12  5  7 12  7  7
 [1]  4  3  2  5  3  3  4  1  4  0  7  8  7  2  5  0 -1  5  0 -2
[1] 3 3

得点差の標本平均が従がう分布

$X_{i} \sim N (μ_{i}, σ_{i}^{2})$ を仮定すれば，
$D \sim N (μ_{D}, σ_{D}^{2})$ となり，
標本分布は， $\bar{D} \sim N (μ_{D}, \frac{σ_{D}^{2}}{n})$ となる。
$\bar{D}$ を標準化して, $n$ を標本数として， $Z = \frac{\bar{D} - μ_{D}}{σ_{D} \sqrt{n}} \sim N (0, 1)$
$σ_{D}^{2}$ が既知ならば，z-検定
$σ_{D}^{2}$ が未知ならば，不偏分散を用いたt-検定

例題：

「指導法データ」の統計テスト1と統計テスト2の得点について、指導の前後で統計テストの得点が変化したといえるでしょうか。有意水準 5％、両側検定で検定してください。

[copy]

        t.test(変化量)

		One Sample t-test

	data:  変化量
	t = 4.8399, df = 19, p-value = 0.0001138
	alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
	95 percent confidence interval:
	 1.702645 4.297355
	sample estimates:
	mean of x 
		3

In this section

Rによるやさしい統計学 6章 2つの平均値を比較する

6.0 この章での検定

6.1 2つの平均値を比較するケース

6.2 独立な2群の検定

分散既知あるいは大標本の場合 (z-検定)

分散未知の場合 (t-検定)

例題

データの準備

男女別

t-検定 (等母分散)

6.3 t-検定の前提条件

6.3.1 分散の等質性の検定

例題

データ

6.3.2 t-検定 (異なる母分散) Welchの検定

6.4 対応のある (z,t)-検定

対応のあるデータの検定量

得点差の標本平均の計算

得点差の標本平均が従がう分布

例題：