| 研究課題/領域番号 |
19K06856
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分45040:生態学および環境学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
粕谷 英一 九州大学, 理学研究院, 准教授 (00161050)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | データ解析 / ノンパラメトリック検定 / ノンパラメトリック法 / 確率分布 / 不等分散 / データの分布 / 高次のモーメント / 生態的データ / Mann-WhitneyのU検定 / Wilcoxon順位和検定 / 統計的方法の誤用 / 生態的データ解析 / 頑健性 / 統計的方法 / 統計的検定 / ノンパラメトリクス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
生態学やその関連分野においてよく登場する複雑なデータや野外データでは、理論的な分布に基く解析ではデータをよく表現できず適切でない場合がある。データの分布に対する制約が弱いノンパラメトリック検定のふるまいを明らかにしつつ拡張して、これらの場合にも適した統計的なデータ解析方法を開拓する。
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| 研究成果の概要 |
広い範囲のデータ解析において、ノンパラメトリックな統計的検定が広く使われてきた。ノンパラメトリックな検定について、実際にはデータの分布の仮定があるにもかかわらず、分布について全く条件がないといった、誤解があった。対応のない２処理間の位置の比較である、Mann-WhitneyのU検定（Wilcoxon順位和検定）は、母集団分散が異なる状況に対応していないが、その条件を緩めて分散が異なっていても適用可能な検定が提案されている。これらのノンパラメトリックな検定が、現実のデータ解析の状況をよくカバーしているかを検討し、カバーされているケースとされていないケースおよびその特徴を明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
データ解析の広い範囲において、母集団分布が既存のよく使用される確率分布（代表的には正規分布など）にしたがうことは想定し難く、その場合、ノンパラメトリックな検定が広く使われている。だが、ノンパラメトリックな検定といえどもどんな場合にでも使えるわけではない。これまでのノンパラメトリックな検定でカバーされている範囲されていない範囲を検討し、明らかにした。
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