対応のある（関連のある）t検定のお話です。
対応のある（関連のある）t検定
1．「対応のあるデータ」とは？
前回（第11回）の注釈で、「対応のある（関連のある）検定」のお話をしたところでした。
ここに来てわざわざ対応のある話をするということは、これまでに語ってきたt検定やMann-WhitneyのU検定、χ2検定やFisherの正確検定とは…？ご想像通り「対応の無い（関連の無い）」検定になります。過去の例題を振り返ってみますと…
第4回：t検定。自治体Aと自治体Bの成人男性の平均体重の比較
第9回：χ2検定。新薬群とプラセボ群の効果の比較
第10回：Fisherの正確検定。新薬群と既存薬群の効果の比較
第11回：Mann-WhitneyのU検定。A組とB組のマラソンの順位の比較
いずれの比較も、全て別の人同士の比較です。自治体AとBの両方に所属する人も、新薬とプラセボの両方を投与された人もおりませんので、用いるデータは、全てが別々の人から得られたものになります。
つまり、「対応のある（関連のある）検定」はその逆、全てが同じ人から得られたデータを用いた検定ということになります1）。医学研究においては、例えばある処置の前後の値を比較したいときなど、頻繁に用いられる方法です。また、時点が異ならなくても、同じ固体から得られるデータという意味では、例えば右手と左手、右目と左目の比較などを行う場合も対応のある（関連のある）データとして取り扱われます。インスタントに、「同じ集団から得られた時点が異なるデータ＝対応のある（関連のある）データ」と考えてしまうのは、初心者段階のみでやめておきましょう。
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執筆者について
大橋 渉
経歴
愛知医科大学 臨床研究支援センター 准教授 博士（医学） 東京学芸大学大学院教育学研究科、東京医科歯科大学情報医科学センター特任助教、財団法人臨床研究情報センター、製薬企業等において臨床研究の支援及び医薬品の開発、製造販売後調査等に従事。富士通株式会社においてマーケティングデータ解析案件などに従事の後、2018年より現職。専門とする医学、生物、保健統計学の他、教育学、社会学、心理統計なども経験。
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