t検定とは？
てぃーけんてい
t検定とは、2つのグループの平均値に統計的に意味のある差があるかどうかを検証するための統計的仮説検定の手法です。
t検定（t-test）は、標本データの平均値を比較し、その差が偶然によるものか統計的に有意かを判断するための仮説検定手法です。サンプルサイズが比較的小さい場合でも適用でき、t分布を利用して検定統計量を算出します。
t検定には主に以下の3種類があります。
- 1標本t検定：1つの標本の平均が特定の値と異なるか検定する
- 対応のある2標本t検定：同一対象の前後比較など、対になったデータの差を検定する
- 独立2標本t検定：異なる2グループ間の平均の差を検定する（等分散・不等分散で手法が異なる）
t検定を行うには、データが正規分布に従うこと、および比較するグループ間のデータが独立していることなどの前提条件があります。これらが満たされない場合はノンパラメトリック検定（マン・ホイットニーU検定など）を用います。
検定の結果はp値で示され、一般的にp値が0.05未満（5%水準）であれば「統計的に有意な差がある」と判断します。医学・心理学・教育・工学など幅広い分野でデータ分析の基本として使われています。
使い方・例文
「新薬投与群と対照群の血圧変化にt検定を適用したところ、p
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