棄却検定 rejection test
データを取ったとき,まれに通常では考えられないような大きな値や小さな値(外れ値)が得られることもあります.この場合,1つの外れ値と思われるデータが他のデータと同一の母集団と考えて良いかどうかを検定する手法が棄却検定です.棄却検定によって有意確率が有意水準未満(たとえばp<0.05)だったときに,帰無仮説「全て同一の正規分布から得られたデータである」は棄てられ,外れ値として認めることになります.
棄却検定でよく使う手法としては,Smirnoff-Grubbsの検定,Thompsonの検定,増山による検定といった方法があります.
これらの棄却検定は「データは正規分布する」という前提条件を満たさなければなりません.また,1つの外れ値に対して行う検定ですので,外れ値と思われるデータの回数分だけ検定を繰り返すことになります.さらに,棄却検定で棄却されたとしても,あくまで検定上なので,真に外れ値として認めてよいかどうかは,明らかに容認できる理論的裏付けが必要となります.従って現在の医学系研究においては,用いるべきではないという意見が有力となってきています.
棄却検定でよく使う手法としては,Smirnoff-Grubbsの検定,Thompsonの検定,増山による検定といった方法があります.
これらの棄却検定は「データは正規分布する」という前提条件を満たさなければなりません.また,1つの外れ値に対して行う検定ですので,外れ値と思われるデータの回数分だけ検定を繰り返すことになります.さらに,棄却検定で棄却されたとしても,あくまで検定上なので,真に外れ値として認めてよいかどうかは,明らかに容認できる理論的裏付けが必要となります.従って現在の医学系研究においては,用いるべきではないという意見が有力となってきています.
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