統計 色々な多重比較検定をエクセルで計算、結果を比較してみよう！
これまでの記事で、3群以上のパラメトリックデータ、 対応のある、対応のない3群以上のノンパラメトリックデータ のデータ間の有意性をエクセルで算出する方法を記事にしました。そこで今回はその先の部分、多重比較検定方法に関して、実際にエクセルで有意差を算出し、比較していきます。
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統計 対応のない3群以上のノンパラメトリックデータ間に有意性があるかエクセルで検定する（Kruskal Wallisの検定）
前回、3群以上の対応のあるノンパラメトリックデータに関して有意性を検定する方法であるフリードマンFriedmanの検定について説明しました。
今回はそれに合わせて押さえておきたい、3群以上の対応のあるノンパラメトリックデータに関して有意性を検定するKruskal Wallis（クラスカル・ワリス）検定をエクセルで求める方法に関して説明していきます。
統計 対応のある3群以上のノンパラメトリックデータ間に有意性があるかエクセルで検定する（フリードマン検定）
前回の記事で、3群以上のパラメトリックデータの場合、一元分散分析で有意性を確認した後に多重比較検定の一つ、ボンフェローニ：Bonferroniで検定する方法を記事にしました。
今回は3群以上の対応のあるノンパラメトリックデータに関して有意性を検定する方法であるフリードマン：Friedmanの検定について、いつも通りエクセルで算出する方法に関して説明していきます。
統計 3群以上のパラメトリックのデータ間に有意性があるかエクセルで検定する
これまで2群のデータ間の検定について説明してきましたが、実際には複数の手法を比較することも多いと思います。
そのとき問題になるのが、多重性です。３群以上は分散分析をした後に多重比較検定をしなければなりません。
そこで、対応のある3群以上のデータ間に有意性があるかを判断する手法「一元配置分散分析」をエクセルで行う方法について説明していきます。
統計 多重比較検定はなぜ必要？検定の多重性の問題を知っておこう！
医療系の実験、特に臨床試験では多重性の問題に悩むことも多いと思います。
そんな検定の多重性の問題ですが、どのようなときに問題になるのか、多重比較検定にはどんなものがあるのか、今回はそんな基本的な部分について説明しておきます。
エクセルで統計 エクセルでできる！ウィルコクソンの順位和検定（マン・ホイットニーU検定）
前回はノンパラメトリックで対応のある2群間のデータの時に使う検定の一つ、ウィルコクソン（Wilcoxon）の符号付き順位和検定を説明しました。
今回は前回の記事でも少し触れた、似たような名前の統計手法、ウィルコクソンの順位和検定（マン・ホイットニー（Mann-Whitney）のU検定）という統計手法について、エクセルでの算出方法とともに説明していきます。
エクセルで統計 エクセルでできる！ウィルコクソンの符号順位検定
これまでパラメトリックとノンパラメトリックの違い、対応のある/なし、エクセルでできるt検定に関して記事にしてきました。
今回はノンパラメトリックで対応のある2群間のデータの時に使う検定の一つ、ウィルコクソン（Wilcoxon）の符号付き順位和検定をやります．
統計 パラメトリックとノンパラメトリック、それぞれの特徴と違いは？
データをまとめるときにパラメトリックかノンパラメトリック、どちらで処理すればいいのか、「どちらかよくわからないからとりあえずノンパラメトリックの手法で検定しておこう！」という方もいるのではないでしょうか？それはそれで楽ではありますがその場合に生じるデメリットなどもあります。そこで今回、パラメトリックとノンパラメトリックの違いについて説明します。
エクセルで統計 エクセルでできる！t検定の使い方、選び方と具体的な分析方法
実験を行い、学会発表、論文を書くにあたり、ｔ検定を用いたデータ分析・統計処理をしなければいけないことも多いと思いますが，これまで統計自体にあまり関わったことがない、施設に指導者もいないなどで、どうすればいいのか分からず、最終的に心が折れた方もいるのではないのでしょうか？そこで今回、ｔ検定の使い方を、エクセルを用いたt検定の解析方法を実例に、具体的に説明していきます。
統計 t検定の対応あり/なしの算出方法の違いに関して理解しよう！
エクセルや統計解析ソフトで手軽に求められるため、意外とスルーしてしまうt検定における対応のある/なしの判別と算出方法の違い。統計学を専門にされている人にとっては常識であろう、基礎的な部分も、普段、統計にあまりなじみがない方はスルーしがちです。今回は研究でもよく使用する統計手法、ｔ検定において、「対応のある/ない」の違いはどのようなものかを説明していきます。