ノンパラメトリック検定とは？初心者にも分かるやさしい基礎ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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岡田康介

名前：岡田康介（おかだこうすけ）ニックネーム：コウ、または「こうちゃん」年齢：28歳性別：男性職業：ブロガー（SEOやライフスタイル系を中心に活動）居住地：東京都（都心のワンルームマンション）出身地：千葉県船橋市身長：175cm 血液型：O型誕生日：1997年4月3日趣味：カフェ巡り、写真撮影、ランニング、読書（自己啓発やエッセイ）、映画鑑賞、ガジェット収集性格：ポジティブでフランク、人見知りはしないタイプ。好奇心旺盛で新しいものにすぐ飛びつく性格。計画性がある一方で、思いついたらすぐ行動するフットワークの軽さもある。 1日（平日）のタイムスケジュール 7:00 起床：軽くストレッチして朝のニュースをチェック。ブラックコーヒーで目を覚ます。 7:30 朝ラン：近所の公園を30分ほどランニング。頭をリセットして新しいアイデアを考える時間。 8:30 朝食＆SNSチェック：トーストやヨーグルトを食べながら、TwitterやInstagramでトレンドを確認。 9:30 ブログ執筆スタート：カフェに移動してノートPCで記事を書いたり、リサーチを進める。 12:30 昼食：お気に入りのカフェや定食屋でランチ。食事をしながら読書やネタ探し。 14:00 取材・撮影・リサーチ：街歩きをしながら写真を撮ったり、新しいお店を開拓してネタにする。 16:00 執筆＆編集作業：帰宅して集中モードで記事を仕上げ、SEOチェックやアイキャッチ作成も行う。 19:00 夕食：自炊か外食。たまに友人と飲みに行って情報交換。 21:00 ブログのアクセス解析・改善点チェック：Googleアナリティクスやサーチコンソールを見て数字を分析。 22:00 映画鑑賞や趣味の時間：Amazonプライムで映画やドラマを楽しむ。 24:00 就寝：明日のアイデアをメモしてから眠りにつく。

ノンパラメトリック検定とは？

ノンパラメトリック検定は、データの分布形状を厳密に仮定しなくても、差の有無や関連を調べられる検定の総称です。統計を学ぶとき、データが正規分布に近いかどうかを前提にする「パラメトリック検定」がよく出てきますが、現実のデータは必ずしも正規分布にはなりません。そんなときに頼りになるのがノンパラメトリック検定です。データが「順序（順位）」や「カテゴリー」といった情報で測られている場合にも活躍します。

パラメトリック検定との違い

パラメトリック検定は、母集団が正規分布に従う、分散が一定であるといった仮定を置くことが多いです。仮定が適切なら強力で、検出力が高いことが特徴です。一方、ノンパラメトリック検定は、データの分布を厳しく仮定せず、順位や中央値などの情報を使って差や関連を検証します。外れ値の影響を受けにくい場合もあり、サンプルが小さくても使用しやすい点が魅力です。

代表的なノンパラメトリック検定

以下は実務でよく使われる代表例です。

able> 検定の目的代表的な検定特徴 2つの独立したグループMann-Whitney U検定データの順位を比較。分布の差を評価。 2つの対応のあるデータWilcoxonの符号付き順位検定対応データの差の符号と順位を検討。 3つ以上の独立群Krusal-Wallis検定中央値の差を検出。分布の形が似ていなくても使用可。相関・関連Spearmanの順位相関値ではなく順位の関連度を評価。 ble>

データを使う際のポイント

ノンパラメトリック検定を選ぶ際は、データの性質（独立性、尺度、欠測値の有無）を確認します。正規分布かどうかは判断材料のひとつですが、サンプルが小さめでも結論を出せることがあります。ただし、検出力が低い場合がある点には注意しましょう。結論を伝えるときは、p値だけでなく効果量や信頼区間も併せて示すとわかりやすくなります。

実践の流れ

1. 研究の質問を決める。

2. データの性質を確認する（独立性、測定尺度、欠測値の有無など）。

3. 適切なノンパラメトリック検定を選ぶ。場合によっては複数案を比較します。

4. 検定を実行し、p値と効果量を解釈します。

5. 結果を報告する際には、中央値・四分位範囲などの要約統計とともに説明します。

よくある質問

ノンパラメトリック検定は誰でも使えるの？ はい。データ分布を厳密に仮定せずに済むため、いろんな場面で活用できます。

p値だけで判断していいの？ いいえ。効果量や信頼区間、データのばらつきとセットで判断します。

用語解説

順位とはデータを大きさの順に並べたときの順位番号のことです。ノンパラメトリック検定ではこの順位が中心になります。

データの例と解釈

例として、学校のテスト結果を2つのクラスで比較する場面を考えます。データが正規分布に従わなくても、順位を使って「どちらのクラスが上位か」を検定します。小さなサンプルでも中央値の差や順位の差を検出できる点がノンパラメトリック検定の強みです。

まとめ

ノンパラメトリック検定は、データの分布を厳密に仮定せずに差や関連を検証できる強力な道具です。データの性質をよく観察し、適切な検定を選べば、中学生でも理解できるくらいの考え方で実践できます。

ノンパラメトリック検定の同意語

非パラメトリック検定: パラメトリック検定で仮定するようなデータ分布を前提とせずに実施する検定の総称。小さな標本や順序データ・カテゴリデータにも適用されることが多い。
非母数検定: 母数を仮定せずに実施する検定。データの分布形状に関する強い仮定を置かず、非正規分布でも適用されることが多い。
無母数検定: 母数を前提としない検定の総称。データ分布に関する仮定が少ない点が特徴。
非母数統計検定: 統計的検定の総称で、母数を推定・前提としないものを指す。
ノンパラメトリック統計検定: 分布仮定を置かない検定の総称。順位検定や分類データ検定などが含まれる。
非パラメトリック統計検定: パラメトリック前提を置かない検定の総称。
分布仮定なし検定: データが特定の分布に従うとの前提を置かない検定。
パラメトリックに依存しない検定: パラメトリックな分布仮定に依存しない検定の総称。

ノンパラメトリック検定の対義語・反対語

パラメトリック検定: 母集団分布を特定の形（多くは正規分布）に仮定して検定を行う方法。t検定、ANOVA、Z検定などが代表例。前提が満たされれば検出力が高いが、分布の前提が崩れると信頼性が低下する。
正規分布前提検定: データが正規分布に従うことを前提とした検定。t検定、Z検定、分散分析（ANOVA）などが該当。小さなサンプルでも正規性が成り立つときに適用されることが多い。
分布仮定ありの検定: 特定の分布形状を前提として検定を行う検定の総称。ノンパラメトリック検定の対極として使われることがある。

ノンパラメトリック検定の共起語

順位検定: データを順位に置き換えて差を検定する、分布仮定を必要としない検定の総称。小さなサンプルや順序尺度データにも適用可能。
秩和検定: データの順位を用いて群間差を検定する検定法の総称。2群だけでなく複数群にも適用される場合がある。
マン・ホイットニーのU検定: 2つの独立した群の中央値差を検出する非パラメトリック検定。分布形状が同一でなくても利用できる。
ウィルコクソン順位和検定: 独立した2群の分布差を、順位和の差で検定する非パラメトリック検定。U検定と同等の目的で用いられることが多い。
ウィルコクソン符号付き順位検定: 対応データの差を符号付き順位に基づいて検定する非パラメトリック検定。 paired data に適用。
サイン検定: 対応データの中央値差を符号の有無だけで検定する、最も単純な非パラメトリック検定。
Friedman検定: 3群以上の関連データの中央値差を検定する非パラメトリック検定（繰り返し測定デザインに適用）。
クラスカル-ウォリス検定: 3群以上の独立データの中央値差を検定する非パラメトリック検定。
コルモゴロフ-スミルノフ検定: 2つの分布が同じかを検定する非パラメトリック手法。分布形状の違いを検出するのにも使われる。
非正規分布データに適用: データが正規分布である仮定を置かずに検定を行える利点がある。
正規性の仮定不要: ノンパラメトリック検定は正規性の仮定を必要としない特徴を持つ。
対応なしデータ: 独立した2群など、対象が互いに関連していないデータに適用される検定（例: Mann-Whitney、KS検定など）。
対応ありデータ: 同一被験者や繰り返し測定など、データが対応している場合に用いる検定（例: ウィルコクソン符号付き順位検定、サイン検定）。
中央値の検定: ノンパラメトリック検定は中央値の差を検定することが多く、平均ではなく中心傾向を評価する場面で使われる。

ノンパラメトリック検定の関連用語

ノンパラメトリック検定: 母集団分布の形状や分布パラメータを仮定せず、データを順位やカテゴリ化して検定する方法。小標本や非正規分布データでも適用できる。
ウィルコクソンの順位和検定: 2つの独立した群の分布が等しいかを、データを順位に変換して比較する非パラメトリック検定。Mann-Whitney U検定とも呼ばれ、同値関係にあることが多い。
ウィルコクソンの符号付き順位検定: 対応のある2群（ペアデータ）で、差の符号と順位を用いて中央値の差を検定する非パラメトリック検定。
マン・ホイットニーのU検定: 2つの独立した群の分布が等しいかを、順位を用いて検定する非パラメトリック検定。データが連続でなくても適用可能。
クラスカル＝ワリス検定: 3群以上の独立した群の中央値が同じかを、データの順位に基づいて検定する非パラメトリック検定。
フリードマン検定: 3群以上の対応データ（同一個体の繰り返し測定など）における中央値の差を検定する非パラメトリック検定。
符号検定: データの符号だけを使って、中央値が特定の値と異なるかを検定する最も単純なノンパラメトリック検定。
スピアマンの順位相関係数: 2変数間の単調関係の強さを、順位に基づいて測る非パラメトリックの相関係数。
ケンドールの順位相関係数: 小規模データでも安定して推定できる、順位に基づく相関係数。
Kolmogorov-Smirnov検定: 1つのデータの分布が特定の分布に従うか、または2つの分布が同じかを最大距離で評価する非パラメトリック検定。
Anderson-Darling検定: Kolmogorov-Smirnov検定よりも尾部を重視して分布適合度を評価する非パラメトリック検定。
ラン検定: データのランの長さや連続性のパターンを用いて独立性を検定する非パラメトリック手法。
置換検定: 観測データを再標本化（置換）して、帰無仮説の下での統計量の分布を推定する非パラメトリック検定。
ノンパラメトリック効果量: ノンパラメトリック検定の結果を解釈するための効果量指標。例：r、Cliff's δ、Vargha-DelaneyのAなど。
オーディナルデータ: 順序関係を持つデータのこと。ノンパラメトリック検定はこのデータに適している。