ノンパラメトリック検定 (OriginProのみ)

対応のあるデータのWilcoxonの符号付順位検定

対応のある群のWilcoxon の符号順位検定は、対応のあるt検定のノンパラメトリックな手法です。対応のある群は、単一の母集団から無作為に抽出されると推定されます。対応のある群間の差は、中央値に関して対称に分布していると想定されます。

対サンプルの符号検定

対サンプルの符号検定は、2つの独立した群が同じ分布かどうかを調べる対応のあるt検定に対するノンパラメトリックな検定です。対サンプル間の集計（+）と（-）の差をテストし、2つが同じ数で存在するかどうかをテストします。統計的に強力な検定とは見なされませんが、満たす必要がある唯一の要件は、対サンプル間の差が独立しており、同じ連続母集団内に差が存在し、測定値はそれらが互いにより大きい、等しい、または小さいと判断できるあるスケールに沿って存在することです。

マンホイットニー検定

マンホイットニー検定（M-W）は、2群のt検定の便利なノンパラメトリック代替法です。マンホイットニー検定は2群のt検定とほぼ同程度に強力ですが、ノンパラメトリックなので、特定の条件ではより有用な検定と見なされます。

マンホイットニー検定は、2群のKolmogorov-Smirnov検定と同様の結果を頻繁に生成しますが、2つの検定は、場所と分布の変化に対する感度の違いを示します。

2群Kolmogorov-Smirnov検定

2群Kolmogorov-Smirnov検定（K-S）は、2群のt検定のノンパラメトリック代替法です。一般に、Kolmogorov-Smirnov検定では2群間の符号なしの差を使用して、2群が同じ連続分布から抽出されているかどうかを判断します。

Kolmogorov-Smirnov検定とマンホイットニー検定は、同様の分析で使用できます。一方、Kolmogorov-Smirnov検定は分布の形状と位置の両方を検定するため、より強力ではありませんが、より包括的なものと見なされます

Kruskal-WallisのANOVA

Kruskal-WallisのANOVAは、一元配置分散分析（ANOVA）のノンパラメトリックな代替手段です。Kruskal-WallisのANOVAはランク合計を使用して、同じ分布から3つ以上の独立したサンプルを取得するかどうかを決定します（2つのサンプルを比較する場合、マンホイットニー検定がより頻繁に使用されます）。Kruskal-WallisのANOVAの結果が重要な場合は、サンプルのペア間の事後検定を使用して、どのペアに大きな違いがあるかを判断できます。

Moodのメディアン検定

Moodのメディアン検定は、一元配置分散分析（ANOVA）のノンパラメトリックな代替手段です。Moodの中央値は、2つのサンプルの中央値が等しい可能性をテストするため、同じ母集団から抽出されます。Moodの中央値は、中央値よりも大きいまたは小さい変量の数のみを考慮し、中央値との実際の差は考慮しません。したがって、それはKruskal-WallisのANOVAの強力ではない代替手段と見なされます。しかしながら、データセットに極端な外れ値が含まれる場合は、より堅牢です。