welch_test()

welch-test 関数の p_ 値を計算します。

構文

welch_test(mean1, variance1, count1, mean2, variance2, count2)

構文規則について詳しく知る。

パラメーター

件名	タイプ	Required	説明
mean1	real または long	✔️	最初の系列の平均値 (平均値)。
variance1	real または long	✔️	最初の系列の分散値。
count1	real または long	✔️	最初の系列の値の数。
mean2	real または long	✔️	2 番目の系列の平均値 (平均値)。
variance2	real または long	✔️	2 番目の系列の分散値。
count2	real または long	✔️	2 番目の系列の値の数。

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出典: Wikipedia

統計学でウェルチの t 検定は、2 つの母集団の平均が等しいという仮説を検定するために使用される 2 標本の位置検定です。 ウェルチの t 検定は、スチューデントの t 検定の改良型であり、2 つの標本が等分散でなく、標本サイズが等しくない場合により信頼性があります。 ウェルチの t 検定は、よく "対応のない" または "独立した標本" の t 検定と呼ばれます。 通常この検定は、比較される 2 つの標本の基の統計単位に重複がない場合に適用されます。 ウェルチの t 検定は、スチューデントの t テストよりも一般的ではなく、読者にはあまりなじみがない場合があります。 このテストは、"ウェルチの等分散でない t 検定" または "非等分散の t 検定" とも呼ばれます。

例

クエリを実行する

// s1, s2 values are from https://en.wikipedia.org/wiki/Welch%27s_t-test
print
    s1 = dynamic([27.5, 21.0, 19.0, 23.6, 17.0, 17.9, 16.9, 20.1, 21.9, 22.6, 23.1, 19.6, 19.0, 21.7, 21.4]),
    s2 = dynamic([27.1, 22.0, 20.8, 23.4, 23.4, 23.5, 25.8, 22.0, 24.8, 20.2, 21.9, 22.1, 22.9, 20.5, 24.4])
| mv-expand s1 to typeof(double), s2 to typeof(double)
| summarize m1=avg(s1), v1=variance(s1), c1=count(), m2=avg(s2), v2=variance(s2), c2=count()
| extend pValue=welch_test(m1,v1,c1,m2,v2,c2)
// pValue = 0.021