STATS_T_TEST_*
t検定ファンクションを次に示します。
構文
stats_t_test::=
目的
t検定では、平均値の差の有意性を測定します。この検定を使用して、2つのグループの平均値の比較、または1つのグループの平均値と定数の比較を行えます。t検定ファンクションは2つの式引数を取ります。ただし、2つ目の式は、1標本ファンクション(STATS_T_TEST_ONE
)のオプションです。各t検定ファンクションでオプションの3つ目の引数を使用すると、表7-9に示すように、このファンクションによって戻されるNUMBER
値の意味を指定できます。この引数には、テキスト・リテラル、バインド変数または定数の文字値に評価される式を指定できます。3つ目の引数を指定しない場合、デフォルトは'TWO_SIDED_SIG'
です。
関連項目:
STATS_T_TEST_*
ファンクションの照合決定ルールは、『Oracle Databaseグローバリゼーション・サポート・ガイド』の付録Cを参照してください。
表7-9 STATS_T_TEST_*の戻り値
引数 | 戻り値の意味 |
---|---|
|
tの観測値 |
|
自由度 |
|
tの片側有意 |
|
tの両側有意 |
2つの独立したSTATS_T_TEST_
*ファンクションは、3つ目の引数が'STATISTIC'
または'ONE_SIDED_SIG'
として指定されている場合、4つ目の引数(expr3
)を取ることができます。この場合、expr3
は、expr1
のどちらの値が大きい値(棄却域が上側確率の値)であるかを示します。
tの観測値の有意性は、tの値が偶然得られた確率で、0(ゼロ)から1の数値です。この値が小さいほど、平均値間の有意差が大きくなります。片側有意は常に上側確率に関連します。1標本および対応のあるt検定の場合、最初の式が大きい値になります。独立したt検定の場合、expr3
で指定した値が大きい値になります。
自由度は、tの観測値を求めるために使用したt検定の種類によって異なります。たとえば、1標本t検定(STATS_T_TEST_ONE
)の場合、自由度は標本における観測数から1を引いた値です。
STATS_T_TEST_ONE
STATS_T_TEST_ONE
ファンクションでは、expr1
には標本を指定し、expr2
には標本平均値の比較対象となる定数平均値を指定します。t検定の場合にのみ、expr2
はオプションとなります。定数平均値は、デフォルトで0になります。このファンクションは、標本平均値と既知の平均値の差を、平均値の標準誤差で割ってt値を求めます(STATS_T_TEST_PAIRED
では、平均値の差の標準誤差で割ります)。
STATS_T_TEST_ONEの例
次の例では、平均表示価格と定数値60の差の有意性を判断します。
SELECT AVG(prod_list_price) group_mean, STATS_T_TEST_ONE(prod_list_price, 60, 'STATISTIC') t_observed, STATS_T_TEST_ONE(prod_list_price, 60) two_sided_p_value FROM sh.products; GROUP_MEAN T_OBSERVED TWO_SIDED_P_VALUE ---------- ---------- ----------------- 139.545556 2.32107746 .023158537
STATS_T_TEST_PAIRED
STATS_T_TEST_PAIRED
ファンクションでは、expr1
およびexpr2
には、比較する平均値の計算元の2つの標本をそれぞれ指定します。このファンクションは、標本平均値の差を、平均値の差の標準誤差で割ってt値を求めます(STATS_T_TEST_ONE
では、平均値の標準誤差で割ります)。
STATS_T_TEST_INDEPおよびSTATS_T_TEST_INDEPU
STATS_T_TEST_INDEP
およびSTATS_T_TEST_INDEPU
ファンクションでは、expr1
はグループ列で、expr2
は値の標本です。併合分散用のファンクション(STATS_T_TEST_INDEP
)は、同様の分散を持つ2つの分布において、平均値が同じか異なるかをテストします。非併合分散用のファンクション(STATS_T_TEST_INDEPU
)は、既知の有意差のある分散を持つ2つの分布においても、平均値が同じか異なるかをテストします。
これらのファンクションを使用する前に、標本の分散に有意差があるかどうかを判断しておくことをお薦めします。有意差がある場合、そのデータは異なる形状の分布に属している可能性があり、平均値の差が有効でない場合があります。f検定を実行して、分散の差を判断できます。分散に有意差がない場合、STATS_T_TEST_INDEP
を使用します。有意差がある場合は、STATS_T_TEST_INDEPU
を使用します。f検定の実行の詳細は、「STATS_F_TEST」を参照してください。
STATS_T_TEST_INDEPの例
次の例では、各分布の分散が同様である(併合分散)として、男性と女性に対する平均売上間の差の有意性を判断します。
SELECT SUBSTR(cust_income_level, 1, 22) income_level, AVG(DECODE(cust_gender, 'M', amount_sold, null)) sold_to_men, AVG(DECODE(cust_gender, 'F', amount_sold, null)) sold_to_women, STATS_T_TEST_INDEP(cust_gender, amount_sold, 'STATISTIC', 'F') t_observed, STATS_T_TEST_INDEP(cust_gender, amount_sold) two_sided_p_value FROM sh.customers c, sh.sales s WHERE c.cust_id = s.cust_id GROUP BY ROLLUP(cust_income_level) ORDER BY income_level, sold_to_men, sold_to_women, t_observed; INCOME_LEVEL SOLD_TO_MEN SOLD_TO_WOMEN T_OBSERVED TWO_SIDED_P_VALUE ---------------------- ----------- ------------- ---------- ----------------- A: Below 30,000 105.28349 99.4281447 -1.9880629 .046811482 B: 30,000 - 49,999 102.59651 109.829642 3.04330875 .002341053 C: 50,000 - 69,999 105.627588 110.127931 2.36148671 .018204221 D: 70,000 - 89,999 106.630299 110.47287 2.28496443 .022316997 E: 90,000 - 109,999 103.396741 101.610416 -1.2544577 .209677823 F: 110,000 - 129,999 106.76476 105.981312 -.60444998 .545545304 G: 130,000 - 149,999 108.877532 107.31377 -.85298245 .393671218 H: 150,000 - 169,999 110.987258 107.152191 -1.9062363 .056622983 I: 170,000 - 189,999 102.808238 107.43556 2.18477851 .028908566 J: 190,000 - 249,999 108.040564 115.343356 2.58313425 .009794516 K: 250,000 - 299,999 112.377993 108.196097 -1.4107871 .158316973 L: 300,000 and above 120.970235 112.216342 -2.0642868 .039003862 107.121845 113.80441 .686144393 .492670059 106.663769 107.276386 1.08013499 .280082357 14 rows selected.
STATS_T_TEST_INDEPUの例
次の例では、各分布の分散に既知の有意差がある(非併合分散)として、男性と女性に対する平均売上間の差の有意性を判断します。
SELECT SUBSTR(cust_income_level, 1, 22) income_level, AVG(DECODE(cust_gender, 'M', amount_sold, null)) sold_to_men, AVG(DECODE(cust_gender, 'F', amount_sold, null)) sold_to_women, STATS_T_TEST_INDEPU(cust_gender, amount_sold, 'STATISTIC', 'F') t_observed, STATS_T_TEST_INDEPU(cust_gender, amount_sold) two_sided_p_value FROM sh.customers c, sh.sales s WHERE c.cust_id = s.cust_id GROUP BY ROLLUP(cust_income_level) ORDER BY income_level, sold_to_men, sold_to_women, t_observed; INCOME_LEVEL SOLD_TO_MEN SOLD_TO_WOMEN T_OBSERVED TWO_SIDED_P_VALUE ---------------------- ----------- ------------- ---------- ----------------- A: Below 30,000 105.28349 99.4281447 -2.0542592 .039964704 B: 30,000 - 49,999 102.59651 109.829642 2.96922332 .002987742 C: 50,000 - 69,999 105.627588 110.127931 2.3496854 .018792277 D: 70,000 - 89,999 106.630299 110.47287 2.26839281 .023307831 E: 90,000 - 109,999 103.396741 101.610416 -1.2603509 .207545662 F: 110,000 - 129,999 106.76476 105.981312 -.60580011 .544648553 G: 130,000 - 149,999 108.877532 107.31377 -.85219781 .394107755 H: 150,000 - 169,999 110.987258 107.152191 -1.9451486 .051762624 I: 170,000 - 189,999 102.808238 107.43556 2.14966921 .031587875 J: 190,000 - 249,999 108.040564 115.343356 2.54749867 .010854966 K: 250,000 - 299,999 112.377993 108.196097 -1.4115514 .158091676 L: 300,000 and above 120.970235 112.216342 -2.0726194 .038225611 107.121845 113.80441 .689462437 .490595765 106.663769 107.276386 1.07853782 .280794207 14 rows selected.