ウィルコクソンの符号順位検定
ノンパラメトリック検定のひとつである.
2つのデータ間における代表値 (中央値) の差を検定する方法であるが,符号順位検定は得られた2つのデータ間に対応があるときに用いる検定法である.
ウィルコクソンの順位和検定との混同に注意.
帰無仮説 : 2群間の代表値に差がないこと.
N個あるデータ群X,Yについて,
それらの差の絶対値を考える.
$ |X_1-Y_1|, |X_2-Y_2|, ...... , |X_N-Y_X|
これらを差の小さい順に順位を割り当てる.
同着の場合,順位の平均を計算する.
2つの要素が10位タイの場合は,10.5位として扱う.
また,絶対値が0の場合は,除外する.
こうして,
$ r_1, r_2, ...... ,r_{N'}
を得る.除外された分だけNが少なくなっている.
こうして付けた順位から統計量$ Wと$ wを求める.
$ W : $ X_i > Y_iが満たされる時の順位の合計値
$ w : $ X_i < Y_iが満たされる時の順位の合計値
求める統計量は,
$ T = min(W, w)
である.
この$ Tが,ウィルコクソンの符号順位検定数表における棄却限界値以下の場合に帰無仮説を棄却する.
ただしこれは$ N' \leq 25の場合に行う.
$ N' > 25では,
$ Z=\frac{\displaystyle\left|T-\frac{N(N+1)}{4}\right|}{\sqrt{\displaystyle\frac{N(N+1)(2N+1)}{24}}}
を考える.$ Zは近似的に標準正規分布$ N(0, 1)に従う.
よって,両側検定で有意水準5%の検定を行いたい場合,この統計量$ Zが1.96以上の場合,帰無仮説を棄却する.
参考
https://data-science.gr.jp/theory/tst_wilcoxon_signed_rank_test.html