ノンパラメトリック検定とは？
― 前提条件に依存しない順位ベースの検定

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。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・名義の場合に特に有効です。

難易度：★★☆ 想定読了：7分 最終更新 2026.05.17 監修：スマート・アナリティクス代表
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ノンパラメトリック検定とは

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。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・名義の場合に特に有効です。

ノンパラメトリック検定で分かること

  • 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
  • 順序尺度データでの位置の差

ノンパラメトリック検定の主な種類

検定用途
マン・ホイットニーU検定独立2群の比較（対応のないt検定の代替）
ウィルコクソン符号付順位検定対応のある2群の比較
クラスカル・ウォリス検定独立3群以上の比較（一元配置ANOVAの代替）
フリードマン検定対応のある3群以上の比較（反復測定ANOVAの代替）

研究・ビジネスでの利用シーン

症状スコアの群間比較

臨床研究

症状の重症度（順序尺度）を群間で比較する場合にマン・ホイットニーU検定を用います。

小標本データの差検証

品質管理

サンプル数が限られる工程データの改善前後比較に、ウィルコクソン検定を活用します。

ランクデータの比較

教育研究

成績ランクの群間差をクラスカル・ウォリス検定で検証します。

SPSSで実施する場合の製品選定

ノンパラメトリック検定をSPSSで実施する際に必要となる製品とオプションを整理します。

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IBM SPSS Statistics Base対応あり
クラスカル・ウォリス検定IBM SPSS Statistics Base3群以上
フリードマン検定IBM SPSS Statistics Base反復測定
正確版（多次元）IBM SPSS Exact Tests小標本対応

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の方が検出力が高い
  • 小標本では検出力が低くなる可能性がある

ノンパラメトリック検定の進め方、専門家がサポートします

分析設計の段階から、結果解釈・論文記述まで——研究テーマに応じてご相談いただけます。
必要なSPSS製品の構成もあわせてご提案します。

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よくあるご質問

Q.いつパラメトリック検定の代わりに使う？
①正規性が成立しない、②尺度水準が順序、③外れ値が多い、④標本数が少ない、いずれかの場合に検討します。
Q.U検定とt検定どちらが良い？
正規性が成立するならt検定の方が検出力が高いです。成立しない場合はU検定が頑健で適切です。
Q.効果量はどう報告？
rやrank biserial correlationを用います。0.1=小、0.3=中、0.5=大が目安です。

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