この記事では、マンホイットニーのU検定について紹介しています。
マンホイットニーのU検定
マン・ホイットニーU検定（Mann–Whitney U test）は、2つの独立したサンプルの順序平均を比較するためのノンパラメトリック検定です。データが等分散であることが前提条件となっています。
- 帰無仮説 (H0)：両母集団の分布は同一である。
- 対立仮説 (H1)：両母集団の分布は同一ではない。
マン・ホイットニー・ウィルコクソン検定、ウィルコクソン順位和検定、またはウィルコクソン・マン・ホイットニー検定とも呼ばれます。
RでマンホイットニーのU検定
Rを使って、マンホイットニーのU検定を実行する方法を紹介します。
wilcox.test関数を使用して、マンホイットニーのU検定を実行します。
# サンプルデータの作成
group1 <- c(5, 7, 8, 5, 6)
group2 <- c(10, 15, 11, 12, 14)
# マンホイットニーのU検定の実行
wilcox.test(group1, group2)# 結果
Wilcoxon rank sum test with continuity correction
data: group1 and group2
W = 0, p-value = 0.01193
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0この結果から、p値が0.01193であることがわかります。一般に、有意水準を5％とする場合、p値が0.05未満であれば、2つのグループ間に有意な差があると判断します。したがって、この場合、2つのグループの中央値に有意な差があると結論づけることができます。
Warning message:
In wilcox.test.default(group1, group2) :
cannot compute exact p-value with ties
という警告文が出る場合は、exactRankTestsパッケージのwilcox.exact関数を使うこともできます。
この記事はマンホイットニーのU検定について解説しました。
次回はクラスカル・ウォリス検定の方法について紹介します。
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