XLSTAT操作解説：正規性の検定でデータが正規分布に従うかを確認する方法を公開

XLSTAT の操作解説記事として、正規性の検定を公開しました。t検定や分散分析にかける前に、「このデータは正規分布と見なしてよいか」を統計的に確かめる手順を、Shapiro-Wilk（シャピロ・ウィルク）検定を中心にご紹介しています。

正規性の検定の解説記事を読む

前提を確かめないまま進めると何が起きるか

パラメトリック検定は、母集団が正規分布に従うことを前提としています。前提を満たさないデータでも Excel や XLSTAT はエラーを出さずにp値を返すため、出力された数値だけを見て結論の信頼性を判断することはできません。記事では、分布の歪みや極端な値がp値をどのように狂わせるのかを整理したうえで、確認の手順を解説しています。

• 仮説の向きが t検定とは逆になる点（帰無仮説が「正規分布に従う」）
• 検定統計量 W が何を測っているのか
• XLSTAT での実行手順と、Q-Qプロットを含む結果の読み取り方
• サンプルサイズによって結果の出方が変わるなど、使ううえでの3つの注意点

正規分布に従わないと判断された場合

正規性が認められない場合でも、分析を諦める必要はありません。マン・ホイットニーのU検定やクラスカル・ウォリス検定といった、分布の形を問わないノンパラメトリック検定への切り替え方まで含めて、確認後の進め方をご案内しています。

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