TTEST関数の使い方と統計の結果の書き方(2群のパラメトリック検定について) 戻る
*TTESTの帰無仮説は”2群に差がない”, TTEST<0.05で2群に差がある
対応のあるt検定(データが正規分布のとき)->TTEST(データ列A, データ列B, 2(両側), 1(検定の種類) )
対応のないt検定(FTEST>=0.05; 等分散の2群): TTEST(データ列A, データ列B, 2(両側), 2(検定の種類) )
対応のないt検定(FTEST<0.05; 非等分散の2群): TTEST(データ列A, データ列B, 2(両側), 3(検定の種類) )
TTEST関数の使用例
*FTEST(データ列A; データ列B) ;
->FTEST<0.05なら帰無仮説”分散が等しい”を否定し非等分散、FTET>=0.05なら等分散
有意差の書き方
TTEST関数の結果が0.05以上(TTEST>=0.05)→ “２群の結果に有意差がない”
TTEST関数の結果が0.05未満(0.05>TTEST>=0.01)→ ” 危険率5%で２群の結果に有意差がある”
TTEST関数の結果が0.01未満(0.01>TTEST)→ “危険率1%で２群の結果に有意差がある”
結論の書き方
つまり、以下のようになります。
有意水準あるいは危険率5%で2群に差がある場合：「薬剤は有効である」
有意差がなければ「薬剤の効果は認められない」
(その他の例）Aの平均値がBの平均値より大きい場合、”AはBより大きい”と結論できる。つまり、背が高いとか血糖値が多いとかを結論として加える。(2016.10.03編集)
検定結果の考え方
検定結果は前述のように統計では対立仮説(2群に差がある）を正しいとするために、帰無仮説(2群に差がない)の確立を調べ、確立が低いことから帰無仮説を否定し、対立仮説を証明する。(集合と論理を参照)
帰無仮説の統計量(2群の検定なら平均値/標準誤差)をt分布表かしらべ、危険率が0.05および0.01の水準で調べて、対応する統計量より多いものが優位な統計量となる。(TTEST関数では２群に差がない確率Pが計算され、このP値と0.05または0.01を比較する）
表計算ソフトでは、帰無仮説の確率が計算され(TTTEST関数などで)、確率が低ければ(<0.05)帰無仮説を否定し、対立仮説が成立する。つまり２群に統計的に有意な差がわかれば、もう一度最初の問いに立ち返って、２群のどちらの平均値が大きいか小さいかを見てA群が大きければ、例えば”A群の平均値はB群より大きい”ということになる。
参考「検定の結果の書き方」
参考 (動画による解説)
