t検定を使うことで「2つのデータに差があるかどうか」を統計学的に判断することができます。
t検定には以下の種類があり、この記事では”ウェルチのt検定”の実施手順について解説します。
- 等分散を仮定した対応のないt検定(スチューデントのt検定)
- 等分散を仮定しない対応のないt検定(ウェルチのt検定)
- 対応のあるt検定
ウェルチのt検定とは
ウェルチのt検定は、2つのグループ(2群)の平均値を比較し、その差が統計的に有意かどうかを判断するための手法です。ウェルチのt検定はp値による有意差判定と母平均差分の信頼区間から構成されます。スチューデントのt検定と似ていますが、2つのグループの分散が異なる場合に適用されます。
p値による有意差判定
2つの母集団からランダムに抽出したサンプルの標本平均、標本標準偏差から、その2つの母平均が等しいと言えるかをp値で判定する方法
母平均差分の信頼区間
標本平均の差が母集団の差と完全に一致するとは限らないため、その差に幅を持たせて推定する方法
ウェルチのt検定は以下条件に当てはまる場合に適用します。それ以外の場合は他のt検定を適用します。
- 2群のデータは対応のないデータであること
- 2つの母集団は正規分布に従っていること
- 2群のデータの分散が等しいとはいえないこと
ウェルチのt検定とスチューデントのt検定の違い
【分散の仮定】
・スチューデントのt検定:2つのグループの分散が等しいと仮定します。
・ウェルチのt検定:2つのグループの分散が異なることを許容します。
【自由度の計算】
・スチューデントのt検定:サンプルサイズに基づく固定の自由度を使用します。
・ウェルチのt検定:ウェルチ・サッタースウェイトの式を使用して自由度を調整します。
ウェルチのt検定の手順をわかりやすく解説
以下ウェルチのt検定の実施手順を解説します。以降記載の”t検定”は”ウェルチのt検定”のことを意味します。
t検定手順1.仮説を立てる
- 帰無仮説(H0):群1と群2の母平均値に”差がない”
- 対立仮説(H1):以下のいずれかの仮説を設定
- 群1の母平均は群2の母平均より”大きい”
- 群1の母平均は群2の母平均より”小さい”
- 群1の母平均と群2の母平均は”異なる”
t検定手順2.検定方法(両側検定or片側検定)を決める
対立仮説によって自動的に決まります。
- 群1の母平均は群2の母平均より”大きい” ⇒ 片側検定(右側検定)
- 群1の母平均は群2の母平均より”小さい” ⇒ 片側検定(左側検定)
- 群1の母平均と群2の母平均は”異なる” ⇒ 両側検定
t検定手順3.統計量(t値)を算出する
2群の平均値、標準偏差、サンプルサイズからt検定の統計量(t値)を計算します。
t検定手順4.p値を算出、有意差判定
計算したt値と自由度を用いて、p値を算出します。
・片側検定のp値はt分布における検定統計量の上側確率
・両側検定のp値はt分布における検定統計量の上側確率の2倍。
ウェルチのt検定はスチューデントのt検定と異なり、自由度は以下の式で計算します。
p値が事前に設定した有意水準(例えば0.05)の場合、
・p値<有意水準0.05 ⇒ 帰無仮説を棄却し対立仮説を採択 有意差がある
・p値≧有意水準0.05 ⇒ 対立仮説を採択できず、有意差があるといえない
t検定手順5.信頼区間を算出する
信頼区間は以下の式で求められます。
信頼区間を適用しての有意差検定を行う
・信頼区間が0をまたがらない ⇒ 2群の母平均値は異なる
・信頼区間が0をまたがる ⇒ 2群の母平均値は異なるといえない
【例題】ウェルチのt検定をやってみよう!
では具体的な例題を使って、t検定を実際に行ってみましょう。
例題:グループ間のテスト点数比較
以下2つのグループの学生のテスト得点を比較します
・グループA:85, 88, 90, 92, 85
・グループB:80, 82, 85, 87, 83
1.仮説を立てる
・帰無仮説:グループAとグループBの平均得点に差はない。
・対立仮説:グループAとグループBの平均得点に差がある。
2.検定方法
グループAとグループBの平均得点は”異なる”なので”両側検定”
3.統計量を算出する
・各グループの平均値を計算
・各グループの標準偏差を計算
・t値を計算
4.p値を算出、有意差判定
自由度を以下の式で計算します。
t分布表を使って、t値2.51に対応するp値を求めます。p値が”0.0459”でした。これは有意水準0.05より小さいので、帰無仮説を棄却し対立仮説を採択 有意差があるといえます。
5.信頼区間を算出
95%信頼区間を計算します。
信頼区間は (2.34, 6.86) となり、0を含まないため、2つのグループの平均値に有意な差があると言えます。
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