★平均の比較は正規性を前提としているため。
■変数の種類
・名義変数：基本的に0か1
・連続変数：連続的な値
■正規分布
・左右対称の釣り鐘型の分布（連続変数の話）
…平均と分散がわかれば再現できる
⇒正規分布同士の比較であれば、平均で比較すべき（パラメトリック検定）
・群のどれかが正規分布でなければ、平均で比較すべきでない
⇒中央値で比較すべき
⇒用いる検定方法が違ってくる（ノンパラメトリック検定）
※正規分布かどうか；Shapiro-Wilk検定（p<0.05なら正規分布でない）
■分析法まとめ
●分け方が名義変数、アウトカムが連続変数の場合
①1つの集団(1標本)での比較
パラメトリック：paired t検定
ノンパラメトリック：Wilcoxonの符号付順位検定
②2つの集団の比較
パラメトリック：等分散→t検定、不等分散→Welchの検定
ノンパラメトリック：Mann-Whitneyの検定
※等分散性の検定＝Levene検定（p<0.05なら不等分散）
●分け方、アウトカムとも連続変数の場合
③相関
パラメトリック：Pearsonの相関係数
ノンパラメトリック：順位相関係数
※順位＝値を順位に変換して行うこと
●分け方、アウトカムとも名義変数の場合
④分割表の検定
・χ2検定
※20%以上のセルの期待値<5：Fisherの正確確率検定
（連続変数でないので、正規性は関係ない）
●3標本以上の差の比較
⑤分散分析
パラメトリック：等分散→1元配置分散分析(one-way ANOVA)、不等分散→Welchの検定
ノンパラメトリック：Kruskal-Wallis検定
参照 SPSSで学ぶ医療系データ解析