傾向スコアマッチングは、ある因子についてランダム化していなかった観察研究データにおいて、そのある因子以外は同様にした２つのグループをマッチングで作成する方法である。 目的変数が連続量の場合でも利用可能だろうか？ 答えはYesである。

平均値の差の検定、いわゆるt検定は、等分散かどうかなんて気にしないでいい。 どんな時もウェルチの検定を行えばいい。

t検定（平均値の差の検定）、回帰分析・線形回帰、ANOVA（一元配置分散分析）はまったく別物だと思っているならば、ぜひ読んでみてほしい。 きっと目から鱗が落ちるはず。

非劣性試験のエンドポイントが連続量で、 各群の平均値を求める場合、 サンプルサイズはどのように計算するか？ 統計ソフトRのスクリプトにしてみた。

対応のあるt検定は、前後比較をするデザインの時に用いる。 同じ人の変化のため、ばらつきは小さい。 対応のあるt検定のサンプルサイズは、驚くほど小さくなる。

t検定（平均値の差の検定）のサンプルサイズ計算はどうやるのだろうか。 1:1の割り付けじゃなくて、1:2とか1:3とかにするにはどうしたらいいか？ 統計ソフトRでt検定のサンプルサイズを計算してみた。

いままでの方法と比べて、 格段にいいとか、 際立っていいとか、 じゃなくてもいい場合がある。 ダメじゃなければいい。 劣っていなければいい。 劣っていなければいいという検定方法が、 非劣性（ひれっせい）検定だ。 じゃ、どういうときが劣っていないっ…