ノンパラメトリック検定とは？
のんぱらめとりっくけんてい
ノンパラメトリック検定とは、データが特定の分布に従うという仮定を必要としない統計的仮説検定の手法群です。
ノンパラメトリック検定（英：nonparametric test）とは、データが正規分布に従うなどの母集団分布に関する前提を必要としない統計的検定手法の総称です。母数（パラメータ）を仮定しないことが名称の由来です。
一般的な統計検定（t検定や分散分析など）はパラメトリック検定と呼ばれ、データが正規分布に従うという仮定のもとで成立します。しかしサンプル数が少ない場合、データが順序尺度（ランキングなど）の場合、外れ値が多い場合などは正規性の仮定が成り立たないことがあります。このような場合にノンパラメトリック検定が有効です。
代表的なノンパラメトリック検定には次のものがあります。
- マン・ホイットニーのU検定：2群の独立したデータを比較する（t検定の代替）
- ウィルコクソン符号順位検定：対応のある2群を比較する
- クラスカル・ウォリス検定：3群以上の独立した群を比較する（一元配置分散分析の代替）
- スピアマンの順位相関係数：2変数の相関をランク順位で評価する
ノンパラメトリック検定は分布の仮定が不要なため適用範囲が広い一方、パラメトリック検定に比べて統計的な検出力がやや低下する傾向があります。データの性質に応じて適切な手法を選択することが重要です。
使い方・例文
少人数の患者グループで新旧治療法の効果を比較するとき、正規分布が仮定できないためノンパラメトリック検定であるマン・ホイットニーのU検定を使うことがあります。
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