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マンホイットニー検定の帰無仮説とは何ですか?
してみましょう分布1からランダムな値であるとしましょう、私はマンホイットニー検定のための帰無仮説があったと思っ分布2からのランダム値である。X1X1X_1X2X2X_2P(X1<X2)=P(X2<X1)P(X1<X2)=P(X2<X1)P(X_1 < X_2) = P(X_2 < X_1) 平均と分散が等しく、正規分布のデータに対してマンホイットニー検定のシミュレーションを実行すると、に非常に近いタイプIのエラー率が得られます。ただし、分散を不均等にする(ただし、平均は等しくする)と、であるため、帰無仮説が棄却されるシミュレーションの割合はしない0.05より大きくなります。まだ保持されます。これは私が使用したときに起こるRに関係なく、私が持っているかどうかの、、、または。α=0.05α=0.05\alpha=0.05P(X1<X2)=P(X2<X1)P(X1<X2)=P(X2<X1)P(X_1 < X_2) = P(X_2 < X_1)wilcox.testexact=TRUEexact=FALSE, correct=TRUEexact=FALSE, correct=FALSE 帰無仮説は上で書いたものとは違うのですか、それとも、分散が等しくない場合、テストがタイプIエラーの点で不正確であるというだけですか?