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対応のない2標本 tt 検定

2026年10月17日5分で読めますAI生成教科書『資格試験』第12章 仮説検定の考え方と平均の検定
目次
  1. 等分散を仮定する場合
  2. 等分散を仮定しない場合(Welch の検定)
  3. 3群以上で 検定を繰り返さない
  4. 確認テスト
  5. 木下の層

AI 生成・木下が未勉強

統計学の復習 第12章 §12.9 ★★★ 等分散ならプールした分散 Sp2S_p^2 で tn1+n2−2t_{n_1+n_2-2}、等分散を仮定しないなら Welch の近似自由度 ν∗\nu^*。3群以上で tt 検定を繰り返さない

等分散を仮定する場合

2つの母集団 N(μ1,σ12)\mathrm N(\mu_1,\sigma_1^2) と N(μ2,σ22)\mathrm N(\mu_2,\sigma_2^2) から、互いに独立に大きさ n1n_1 の標本 X1,…,Xn1X_1,\dots,X_{n_1} と大きさ n2n_2 の標本 Y1,…,Yn2Y_1,\dots,Y_{n_2} を取る。H0:μ1=μ2H_0:\mu_1=\mu_2 を検定する。

σ12=σ22=σ2\sigma_1^2=\sigma_2^2=\sigma^2(未知)を仮定できる場合は、第9章・第10章で定めたプールした分散

Sp2=(n1−1)S12+(n2−1)S22n1+n2−2S_p^2=\frac{(n_1-1)S_1^2+(n_2-1)S_2^2}{n_1+n_2-2}

を使う。第10章 §10.5 の定理で μ1−μ2=0\mu_1-\mu_2=0 と置くと、H0H_0 のもとで

T=Xˉ−YˉSp1/n1+1/n2∼tn1+n2−2(12.6)T=\frac{\bar X-\bar Y}{S_p\sqrt{1/n_1+1/n_2}}\sim t_{n_1+n_2-2}\tag{12.6}

である。分子は「推定値 −- 帰無仮説の値」で、帰無仮説の値 00 が見えなくなっているだけである。分母の根号の中が和 1/n1+1/n21/n_1+1/n_2 になるのは、独立な2つの標本平均の差の分散が V[Xˉ−Yˉ]=σ2/n1+σ2/n2V[\bar X-\bar Y]=\sigma^2/n_1+\sigma^2/n_2 と和になるからである。自由度が n1+n2−2n_1+n_2-2 なのは、偏差平方和を作るときに2つの標本平均を1回ずつ使うからである。両側検定なら ∣T∣>tn1+n2−2(α/2)\lvert T\rvert >t_{n_1+n_2-2}(\alpha/2) で棄却する。

等分散を仮定しない場合(Welch の検定)

σ12\sigma_1^2 と σ22\sigma_2^2 が等しいと仮定できないときは、差の標準誤差を S12/n1+S22/n2\sqrt{S_1^2/n_1+S_2^2/n_2} で推定した

TW=Xˉ−YˉS12/n1+S22/n2T_W=\frac{\bar X-\bar Y}{\sqrt{S_1^2/n_1+S_2^2/n_2}}

を使う。TWT_W は H0H_0 のもとで厳密には tt 分布に従わないが、第10章 §10.5 の近似自由度

ν∗=(s12/n1+s22/n2)2(s12/n1)2n1−1+(s22/n2)2n2−1\nu^*=\frac{\bigl(s_1^2/n_1+s_2^2/n_2\bigr)^2}{\dfrac{(s_1^2/n_1)^2}{n_1-1}+\dfrac{(s_2^2/n_2)^2}{n_2-1}}

の tt 分布で近似される。これを Welch の検定と呼ぶ。

等分散かどうかを先に FF 検定で調べ、その結果で2つの方法を切り替える手続きは、第15章で扱うとおり予備検定にすぎず、2段階の手続き全体の有意水準は α\alpha にならない。等分散を仮定する根拠が無ければ、初めから Welch の検定を使う方が安全である。n1=n2n_1=n_2 のときは、2つの統計量の値が一致する(確認テスト 12.9-2)。

3群以上で tt 検定を繰り返さない

3つの群 A・B・C の母平均がすべて等しいかを調べるために、A と B、B と C、A と C の tt 検定を有意水準 5%5\% で3回行うのは誤りである。3回の検定がもし独立なら、すべての母平均が等しいときに少なくとも1回棄却する確率は 1−0.953=0.1431-0.95^3=0.143 で、5%5\% を大きく超える。これを検定の多重性と呼ぶ。3群以上の母平均を一度に比べる方法は、第15章の分散分析である。

例題 12.9 プールした tt 検定と Welch の検定 ★★★

オリジナル2つの教授法で学んだ学生の得点を比べる。教授法 A の9人は平均 24.624.6、不偏標準偏差 3.03.0、教授法 B の11人は平均 21.821.8、不偏標準偏差 2.42.4 であった。得点は正規分布に従うとし、有意水準 5%5\% の両側検定で H0:μ1=μ2H_0:\mu_1=\mu_2 を調べる。

  1. 等分散を仮定して検定せよ(t18(0.025)=2.101t_{18}(0.025)=2.101)。
  2. 等分散を仮定せず、Welch の検定を行え(t15.23(0.025)=2.129t_{15.23}(0.025)=2.129 としてよい)。
解答

(1) プールした分散は

sp2=8×9.0+10×5.769+11−2=72+57.618=7.2s_p^2=\frac{8\times9.0+10\times5.76}{9+11-2}=\frac{72+57.6}{18}=7.2

で、標準誤差は 7.2×(1/9+1/11)=7.2×0.20202=1.4545=1.206\sqrt{7.2\times(1/9+1/11)}=\sqrt{7.2\times0.20202}=\sqrt{1.4545}=1.206 である。

tobs=24.6−21.81.206=2.81.206=2.32t_{\mathrm{obs}}=\frac{24.6-21.8}{1.206}=\frac{2.8}{1.206}=2.32

で、2.32>2.1012.32>2.101 なので H0H_0 を棄却する(p=0.032p=0.032)。

(2) s12/n1=9.0/9=1.0s_1^2/n_1=9.0/9=1.0、s22/n2=5.76/11=0.5236s_2^2/n_2=5.76/11=0.5236 で、標準誤差は 1.5236=1.234\sqrt{1.5236}=1.234、tobs=2.8/1.234=2.27t_{\mathrm{obs}}=2.8/1.234=2.27 である。近似自由度は

ν∗=1.523621.02/8+0.52362/10=2.32140.125+0.02742=15.23\nu^*=\frac{1.5236^2}{1.0^2/8+0.5236^2/10}=\frac{2.3214}{0.125+0.02742}=15.23

で、2.27>2.1292.27>2.129 なので、こちらでも H0H_0 を棄却する(p=0.038p=0.038)。Welch の方法は、分散の大きい A の方が標本が小さいことを標準誤差に反映するので、(1) より標準誤差がやや大きく、自由度も小さい。

確認テスト

オリジナル

  1. 12.9-1 2群の大きさがどちらも8、平均が 15.215.2 と 13.113.1、不偏分散が 4.04.0 と 5.05.0 のとき、等分散を仮定して H0:μ1=μ2H_0:\mu_1=\mu_2 を有意水準 5%5\% の両側検定で調べよ(t14(0.025)=2.145t_{14}(0.025)=2.145)。
  2. 12.9-2 n1=n2=nn_1=n_2=n のとき、プールした tt 統計量 TT と Welch の統計量 TWT_W の値が一致することを示せ。確認テスト 12.9-1 のデータで Welch の近似自由度 ν∗\nu^* を求めよ。
  3. 12.9-3 4つの群のすべての2群の組で tt 検定を有意水準 5%5\% で行う。組の数を答え、検定が互いに独立だと仮定して、すべての母平均が等しいときに少なくとも1回棄却する確率を求めよ。
  4. 12.9-4 n1=5n_1=5、s12=16s_1^2=16、n2=25n_2=25、s22=1s_2^2=1 のとき、プールした標準誤差 sp1/n1+1/n2s_p\sqrt{1/n_1+1/n_2} と Welch の標準誤差 s12/n1+s22/n2\sqrt{s_1^2/n_1+s_2^2/n_2} を求めて比べよ。等分散の仮定が崩れているのにプールすると何が起こるかを述べよ。

木下の勉強ステータス

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