ウェルチの2標本平均比較
不等分散の標準誤差、ウェルチ自由度、両側区間を使い、独立標本の平均を比較します。
計算結果
結果
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計算手順
手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。
計算方法
2つの独立したサンプル平均分散を組み合わせ、ウェルチ・サタースウェイトの自由度を計算し、Student t tailと信頼限界を評価する。
SE=√(s1²/n1+s2²/n2); t=(mean1−mean2)/SE; df=(v1+v2)²/[v1²/(n1−1)+v2²/(n2−1)]
計算例
10 と 8 の平均であり、どちらも SD 2 と n=20, のサンプルは差 2, SE √0.4, t √10 と df 38 を与える。 95% 間隔は約 0.7197 から 3.2803 である。
前提条件と入力上の注意
2 から 40000 までの n 個のサンプル、有限個のサンプル平均、非負のサンプル SD を含む独立なサンプル;少なくとも 1 つの SD 陽性。ペアリングされた観測、サンプリングの重み付け、等分散の仮定はない。 t近似は適切なサンプリング条件が必要であり、厳しいスキューや小さなサンプルでは不十分である。ゼロ母集団の平均差を検定する。両辺のみ。 P値は効果の重要性を測ったり、因果関係を証明したりすることはなく、信頼は事後確率ではない。
参考資料： NIST:2サンプルTテストとウェルチ自由度
このツールの使い方
自分の値を入力できますか？
はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。
結果は厳密ですか？
浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。
入力内容は送信されますか？
計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。
要約統計量から母平均の両側信頼区間を求めます。標本標準偏差のt分布、または既知の母標準偏差のz分布を選べます。
数値のリストから平均、中央値、最頻値、四分位数、母標準偏差と標本標準偏差を求め、度数分布を表示します。
複数のp値を、ボンフェローニ法、ホルム法、ベンジャミニ・ホッホベルク法で調整します。
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