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t検定と回帰分析(重回帰分析)の違いが分かりません。

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ID非公開さん

2017/11/817:11:05

t検定と回帰分析(重回帰分析)の違いが分かりません。

全く別のものですか?

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igu********さん

2017/11/913:58:22

kguoukさんの説明は間違いです。なぜ,無責任な説明をするのでしょうか?

回帰分析の場合,データが正規分布でなく,残差が正規分布です。

これらは同じです。両方とも,一般線形モデルであり,全く同様に検定できます。等分散仮定のt検定が,回帰分析になります。

例えば,以下のようなサンプル数 2,それぞれサンプルサイズ 5 と 6 のデータを考えてみてください。

第1群:2, 3, 5, 8, 9
第2群:5, 6, 8, 10, 12, 13

統計ソフト R を使って計算してみます。

# 計算ここから
group<- c(
1, 1, 1, 1, 1,
2, 2, 2, 2, 2, 2
)

data<- c(
2, 3, 5, 8, 9,
5, 6, 8, 10, 12, 13
)

# 回帰分析
summary(lm(data ~ group))

# 等分散仮定のt検定
t.test(data ~ group, var.equal=T)
# 計算ここまで

回帰分析を行なうと,xの係数の検定で,t検定が使われます。
t = 1.888
p = 0.0916

t 検定の結果
t = 1.888
p = 0.0916

同じ結果になることが確認できます。Excelでも出来るので,やってみると良い。

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ベストアンサー以外の回答

1〜1件/1件中

kgu********さん

2017/11/908:56:18

>全く別のものですか?
データが正規分布している、という前提があります(ただし、重回帰分析は、その前提が成立しない場合も)。が、目的がちがいます。

t 検定は、「2群の平均値の差の検定」(=有意差有りを示す)
回帰分析は、身長と体重の関係のように、「2つの関係を示す」→身長が変化した場合の体重を予測できる(予測する)。
重回帰分析は、説明変数の数を増やしたもの。身長だけではなく、座高とか、手足の長さを入れてみる。

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