符号検定とは？
ふごうけんてい
符号検定とは、データの増加・減少の方向（符号）だけを使って中央値の仮説を検証するノンパラメトリック検定のことです。
符号検定（Sign Test）は、2つの条件の測定値を比較するとき、その差の正負（符号）だけに注目する統計的仮説検定の手法です。データが正規分布に従わなくてもよいため、ノンパラメトリック検定に分類されます。
検定の手順は次のとおりです。
- 対になったデータの差を計算し、正・負・ゼロに分類する
- 差がゼロのデータは除外する
- 正の符号の個数を検定統計量とし、二項分布を使って有意性を判断する
この方法の利点は計算が非常に簡単であること、そして測定値の大きさではなく方向だけを使うため外れ値の影響を受けにくいことです。ただし、差の大きさ（量）の情報を捨ててしまうため、ウィルコクスン符号順位検定など他のノンパラメトリック検定と比べると統計的な検出力（パワー）はやや低くなります。
医学・心理学・品質管理などの分野で、正規分布を仮定できない小サンプルデータや順序尺度データの比較に広く用いられます。
使い方・例文
同じ被験者に治療前と治療後の評価スコアを記録し、それぞれの差が正・負どちらになるかの個数を使って治療効果が有意かどうかを判断する場面などで登場します。
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