中嶋悟
名前：中嶋 悟（なかじま さとる） ニックネーム：サトルン 年齢：28歳 性別：男性 職業：会社員（IT系メーカー・マーケティング部門） 通勤場所：東京都千代田区・本社オフィス 通勤時間：片道約45分（電車＋徒歩） 居住地：東京都杉並区・阿佐ヶ谷の1LDKマンション 出身地：神奈川県横浜市 身長：175cm 血液型：A型 誕生日：1997年5月12日 趣味：比較記事を書くこと、カメラ散歩、ガジェット収集、カフェ巡り、映画鑑賞（特に洋画）、料理（最近はスパイスカレー作りにハマり中） 性格：分析好き・好奇心旺盛・マイペース・几帳面だけど時々おおざっぱ・物事をとことん調べたくなるタイプ 1日（平日）のタイムスケジュール 6:30 起床。まずはコーヒーを淹れながらニュースとSNSチェック 7:00 朝食（自作のオートミールorトースト）、ブログの下書きや記事ネタ整理 8:00 出勤準備 8:30 電車で通勤（この間にポッドキャストやオーディオブックでインプット） 9:15 出社。午前は資料作成やメール返信 12:00 ランチはオフィス近くの定食屋かカフェ 13:00 午後は会議やマーケティング企画立案、データ分析 18:00 退社 19:00 帰宅途中にスーパー寄って買い物 19:30 夕食＆YouTubeやNetflixでリラックスタイム 21:00 ブログ執筆や写真編集、次の記事の構成作成 23:00 読書（比較記事のネタ探しも兼ねる） 23:45 就寝準備 24:00 就寝
ウェルチのt検定とマンホイットニー検定の違いを徹底解説
統計学にはデータを比較する場面でよく使われる検定がいくつかあります。中でもウェルチのt検定とマンホイットニー検定は, 同じように「2つの独立した群の差を評価する」目的で使われますが, 実際には前提条件が異なり、適用できるデータの性質も違います。
この違いを理解しておくと、研究デザインやデータの実情に合わせた適切な検定選択ができるようになります。
本記事では、まずそれぞれの検定がどんなデータに適しているのかを整理し、次に実務的な使い分けのポイントを具体的な判断基準とともに解説します。
特に前提条件の確認とデータの特徴の把握が成功の鍵です。前提を無視して検定を実施すると、結果の信頼性が低下することがあります。
以下の節では、実務での使い分けを知るためのコツを、初心者にも分かりやすい言葉で丁寧に紹介します。
最後には結果の読み方と解釈のコツ、そして要点を表で整理した部分も用意しました。
この後の解説を読めば、どちらを選ぶべきかの判断がぐっと楽になります。
最近、友達と統計の話で盛り上がっていて、マンホイットニー検定の話題になりました。データの分布を見るとき、正規性を仮定しない検定を使えるのは強いなと感じました。実際、私たちのテストデータには外れ値が混じることがあり、その時にウェルチのt検定を無理に適用すると誤解を招くことがあります。マンホイットニー検定は、データの順位を使って差を評価するので、分布や外れ値の影響を受けにくいという利点があります。もちろん、効果量の解釈には注意が必要ですが、データが非正規でばらつきが大きいと感じたときは第一候補として検討する価値があります。検定の選択は、データの実態を正しく把握することから始まると私は考えます。
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