記述統計と推測統計
2020年12月15日
統計学は大まかに記述統計学と推測統計学に２分され， 更に推測統計学は標本理論に基づくもの（代表値に関する検定と推定）と ベイズ統計に基づくもの（ベイズの定理を利用した推定と検定）に大別されます。 このページは基本的に記述統計学と標本理論に基づく推測統計学の初歩的な内容を扱います。 もう少し詳しく書くと標本理論は，得られたデータが母集団からどれくらいの頻度＝確率で得られたかを考える立場，頻度論と言い換えられます。得られるデータ（平均値など）はどこから抽出するかで変わってくるという考え方ともいえ，標本平均の値が母平均に対してどの程度ばらついているかが重要な指標とされます（標準誤差）。
なお，標本理論に基づく統計学も厳密にいうと，特定の分布を仮定する パラメトリック （parametric）なものと 分布を仮定しないノンパラメトリック（nonparametric）なものに２分できます。 パラメトリックな検定の代表的なものとしては，分散分析やｔ検定などが挙げられます。 ノンパラメトリックな検定の代表的なものとしては， カイ二乗検定やMann-WhitneyのU検定などが挙げられます。 これらの検定の初歩的な内容もカバーします。