Learning Guide
統計的検定・推定ガイド
検定の基礎からt検定、カイ二乗検定、ノンパラメトリック検定、分散分析まで。7章・56記事で統計的検定を体系的に学ぶ。
01
検定の基礎
統計的仮説検定の全体像を掴む。帰無仮説と対立仮説の設定から、p値・有意水準の意味、第1種・第2種の過誤まで、検定を正しく使うための土台を固める。
02
パラメトリック検定
母集団が正規分布に従うことを仮定するパラメトリック検定の代表手法を学ぶ。z検定・t検定・F検定・分散分析まで、使い分けと導出を丁寧に解説する。
1統計的検定→
統計的検定→
5統計的検定→
6統計的検定→
z検定
母分散既知の場合の平均値検定の理論と実装
2更新予定
1標本t検定
母分散未知の場合の平均値検定を導出・実装
3更新予定
42標本t検定
2群の平均値の差の検定と等分散・非等分散の扱い
t検定の理論と実装まとめ
t検定の全体像を理論から実装まで整理
F検定
2群の分散比の検定とF分布の導出
一元配置分散分析（ANOVA）
3群以上の平均値比較のための分散分析の理論と実装
03
カイ二乗検定と適合度
カテゴリカルデータの検定に不可欠なカイ二乗検定を学ぶ。適合度検定・独立性検定の理論と使い分けを理解する。
04
ノンパラメトリック検定
正規性の仮定が不要なノンパラメトリック検定を学ぶ。順位ベースの検定からKS検定、並べ替え検定まで、分布によらない柔軟な手法を身につける。
05
検定の設計と実践
検定を実務で正しく運用するための知識を学ぶ。効果量・検出力・サンプルサイズ設計から、多重検定の補正、A/Bテストまで、検定の実践力を高める。
06
区間推定と高度な検定理論
点推定から区間推定へ、そしてネイマン・ピアソンの枠組みから尤度比検定・ワルド検定・スコア検定まで、検定理論の深層を学ぶ。
07
分散分析の発展と応用
一元配置ANOVAを超えた発展的な分散分析手法を学ぶ。二元配置・反復測定・共分散分析から、ブートストラップ法による検定の補完まで。