統計 / テスト
t検定計算ツール（1標本、2標本、対応あり）
データに対して、1標本、2標本（WelchまたはStudent）、または対応のあるt検定を実行します。両側検定または片側検定を選び、t、自由度、p値、平均値を確認できます。
t検定計算ツール（1標本、2標本、対応あり）: t統計量は、平均値の差を標準誤差で割った値です。Welchの検定では各グループ固有の分散とWelch–Satterthwaiteの自由度を使用し、Studentの検定では分散をプールします。対応のある検定は、差分に対する1標本検定です。p値はStudentのt分布から求められ、ブラウザ内で計算したうえでSciPyと照合されます。例のグループでは、Welchのt = 3.40、p = 0.0055です。 サーバーへのファイルアップロードは一切なく、100%ブラウザ内でローカル実行します。
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完全にブラウザ内で実行します
5%水準で有意です（p < 0.05）：実質的な差がなければ、この結果が得られる可能性は低いと考えられます。
t検定は、平均値がある値と異なるか、または2つの平均値が互いに異なるかを、偶然だけでは説明しにくいほどの差かどうかで判定します。Welchの検定は等分散を仮定しないため、2群の比較ではより安全な既定の選択肢です。対応のある検定は、同じ対象から得た2つの測定値を比較します。データが概ね正規分布に従うか、標本数が十分に大きいことを前提とします。p値が小さいことは、その差が偶然である可能性が低いことを示しますが、差が大きい、または重要であることを示すものではありません。
結果の読み方
pは、真の平均が等しい場合に、これほど大きな差が生じる確率です。0.05未満が有意差の通常の基準ですが、これは法律ではなく慣例です。正確なp値を報告してください。
3つ以上のグループがある場合は、複数のt検定を行うと偽陽性が増えるため、一元配置ANOVA計算機を使用してください。
前提条件
t検定では、観測値が独立しており、データがおおむね正規分布に従うことを前提とします。または、平均が正規分布に近くなるほど十分に大きいサンプル（各約30個以上）が必要です。極端な外れ値があると、結果が誤解を招くことがあります。
代わりに、1つの値がどの程度珍しいかを確認するには、zスコア計算機を使用してください。
使い方
- 検定方法として、1標本、2標本、または対応ありを選びます。
- 各グループの値と、1標本検定で比較する値を貼り付けます。
- 両側検定または片側検定を選び、t、自由度、p値を確認します。
プライバシーと制限事項
データはブラウザ内にとどまります。
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よくある質問
2標本検定はどれを使えばよいですか？
等分散と仮定できる十分な理由がない限り、Welchの検定を使用してください。分散が等しい場合でも検出力はほぼ同じで、等しくない場合にははるかに安全です。
対応のある検定が適しているのはどのような場合ですか？
一方のリストの各値がもう一方のリストの1つの値と対応している場合です。たとえば、同じ人の前後の測定値や、マッチさせたペアなどが該当します。
有意なp値は、大きな効果があることを意味しますか？
いいえ。標本数が多いと、ごく小さな差でも有意になります。p値とともに、平均値の差とCohenのdなどの効果量を報告してください。
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