ノンパラメトリック検定とは｜SPSSでできること
ノンパラメトリック検定は、データの分布形状や正規性の仮定に依存せずに、
群間差や順位の違いを検証できる検定手法です。
このページでは、ノンパラメトリック検定で分かることと、SPSSで実施する際に選ぶべき製品（オプション）を明確にします。
ノンパラメトリック検定とは
ノンパラメトリック検定は、 母集団分布の形（正規分布など）を仮定せずに、 順位情報や度数情報を用いて差を検証する統計手法です。
標本数が少ない場合や、外れ値が多い場合、 尺度水準が順序尺度・名義尺度の場合に特に有効です。
この分析で分かること
- 群間・条件間に統計的な差があるか
- 順位ベースでの差の有無
- 外れ値の影響を受けにくい比較結果
SPSSでノンパラメトリック検定を行う場合の製品選定
ノンパラメトリック検定（U検定、ウィルコクソン検定、クラスカル・ウォリス検定など）は、 IBM SPSS Statistics Base の標準機能で実施できます。
| 検定内容 | 対応製品 | 備考 |
|---|---|---|
| マン・ホイットニーU検定 | IBM SPSS Statistics Base | 独立2群 |
| ウィルコクソン符号付順位検定 | 対応あり | |
| クラスカル・ウォリス検定 | 3群以上 | |
| フリードマン検定 | 反復測定 |
分析時の注意点
- 平均値ではなく順位の差を検定している点に注意
- 効果量の解釈を併せて行うと理解が深まる
- 正規性が満たされる場合はパラメトリック検定が有効
ノンパラメトリック検定の次に検討すべき分析手法
- t検定／分散分析：前提条件が満たされる場合
- 回帰分析：連続的な影響分析
- 順位相関（スピアマン）：関係性の評価