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マン・ホイットニーのU検定（マン・ホイットニーのユーけんてい、）はノンパラメトリックな統計学的検定の一つであり、特に特定の母集団がもう一方よりも大きな値を持つ傾向にある時に、2つの母集団が同じであるとする帰無仮説に基づいて検定する。ウィルコクソンの順位和検定と呼ばれるのも実質的に同じ方法であり、まとめてマン・ホイットニー・ウィルコクソン検定とも呼ばれる。 マン・ホイットニーのU検定は、正規分布の混合といった非正規分布についてはt検定よりも有効性が高く、正規分布についてもt検定に近い有効性を示す。 == 解説 == 独立な2組の標本の有意差検定として用いられ、変数は順位としてとれば（つまり2つを比較してどちらが大きいかが分かっていれば）よい。二つの観察された分布の間の重なりの度合が偶然で期待されるよりも小さいかどうかを、「両標本が同じ母集団から抽出された」との帰無仮説に基づいて検定する方法である。 ''U''（帰無仮説の下ではその分布が分かっている）と呼ばれる統計量を求める。標本サイズが小さい場合にはこの分布は数表になっているが、約20以上の場合には正規分布でよい近似ができる。''U''でなく一方の標本について順位和を用いるような方法もあるが、特によい方法ではない。 統計パッケージにもたいてい入っているが、特に小標本の場合には手計算でもできる。方法には以下の二つがある： *小標本に対しては、直接計算する方法がよい。簡単にできて統計量''U''の意味が理解しやすい。観察度数あるいは標本サイズが小さい方の標本を選んで、これを標本1、もう一方を標本2とする。標本1の各観察について、標本2の中でそれよりも小さい値が得られた観察の度数を数える。これらの度数をすべて総和したものが''U''である。 *大標本に対しては、公式を用いる。すべての観察を並べて一つの順位系列とし、小さい方の標本の順位を総和する。すべての順位の和は''N''(''N'' + 1)/2 （ここで ''N'' は全観察数）に等しいから、''U''は次のように求められる： : : この2つのUのうち、低い値の方を検定に用いる。 ここで''n''1と''n''2は2組の標本の大きさで、''R''1 は標本1.の順位の和である。 ''U''の最大値は2標本の大きさの積で、上記の方法で得られた値がこの最大値の半分より大きい場合は、それを最大値から引いた値を数表で見つけ出せばよい。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「マン・ホイットニーのU検定」の詳細全文を読む 英語版ウィキペディアに対照対訳語「 Mann-Whitney U test 」があります。 スポンサード リンク
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