平均値の差の検定
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…