文書の先頭へ ノンパラメトリック検定を正しく使おう いくつかの手法については、それぞれ個別に解説していますので、まずはノンパラメトリック検定について理解した上で、お読みください。 Mann-Whitney U検定ではなく BrunnerMunzel検定を使おう McNemar検定を理解しよう Cochran Q検定を理解しよう Friedman検定を理解しよう ノンパラメトリック検定は、データの特性に応じて柔軟に適用できる統計手法として広く使われています。 しかし、その適用において重大な誤解や不適切な使用が散見されます。 ここでは、ノンパラメトリック検定に関する基礎的な説明と同時に、特に臨床研究でよく遭遇する誤りと、正しい検定方法や考え方について解説します。 統計レクチャーメニュー P値と統計的有意性 ~ASA 声明を理解しよう~ 記述統計と推論統計 感度、特異度、陽性的中率などを理解しよう オッズ比・リスク比・リスク差を理解しよう サマリー表 (Table 1) を作成しよう データ尺度の種類と検定手法への適応を理解しよう ROCを理解しよう 生存時間分析を理解しよう 線形混合効果モデル (LMM) を理解しよう 同等性検定を理解しよう Student t検定ではなく Welch t検定を使おう 評価者の一致度の評価方法を理解しよう ノンパラメトリック検定を正しく使おう Mann-Whitney U検定ではなく BrunnerMunzel検定を使おう McNemar検定 Cochran Q検定 Friedman検定 GEE (一般化推定方程式)による時系列データの解析