T検定とは

T検定って何？

さまざまな分析方法について

複数のグループの平均の差の値を調べる時に、その値が偶然的な誤差の範囲にあるのかどうかを判断する事になります。
その時その元となるデータの数が少ない時は偶然的に生じる誤差の範囲も大きくなっていきます。
またその元となるデータの個数が多ければ、平均値の差が大きい値となる事はそんなにありません。
このようにある2つのグループの平均の差が5%の範囲に入る事はそんなにありません。
従ってこの場合は他のグループの数値から判断する事になってきます。
この平均の差を比較する方法としてT検定があります。
これはある2つのグループの平均の差が、偶然誤差の範囲内の値にあるかどうかを判断する方法になってきます。
この判断の仕方は次の2つに分類されます。まずデータに対応がある場合です。
これはあるグル-プのデータと他のグループのデータのなかに、同一被験者のデータとの対応がある場合です。
この場合、この２つのグループの平均値の差の有意差については対応がある場合のT検定を使用する事になります。
このようにデータの対応があるケースは対応したデータ間の差も分かりますので，それら2つのグループの差の平均値を判断できる事になります。
次にデータに対応がない場合です。
2つのグループのデータに対応がない場合は，各グループにおける分散と平均値からこのT検定を行います。
またこの時の判断は，それぞれ分散が等しい場合とそれ以外の場合に分けて適用する事になります。
またその場合分散が等しいかの判断をする時はF検定で行う事になります。

他の手法も参考にする

そしてこの平均の差を比較するその他の方法としては分散分析があります。
これは２つのグループにおける平均の差を比較するケースも含め，複数のグループの平均の差の分析も可能になってきます。
実際に分析する事ができればT検定をする必要はなくなってきますが、分析できない時は必要になります。
このある特定のグループの平均の値を求めるのは結構複雑な方法で行う事もあります。
ですので必ずしも正しい値がでるとは限りません。
しかしそれに近い値が出ますのでより信頼性も高くなってくる事になります。
この分散分析も重要な方法になってきます。
ですのでその分析方法を理解しておく事も必要ではないかと思います。
このような分析はあまりお目にかかる事もないと思います。
しかしどこかで見る事もあるかもしれません。
その時のために勉強しておくのもいいと思います。