2標本仮説検定

統計的仮説検定において、2標本検定とは、異なる母集団からそれぞれ独立に得られた2つの無作為標本のデータを用いて行われる検定である。この検定の目的は、これら2つの母集団間の差が統計的に有意かどうかを判断することである。

2標本検定では、数多くの統計検定法が用いられます。どれが適切かは、以下のような様々な要因によって異なります。

• データのサンプリング元となる分布について、どのような仮定（もしあるとすれば）を事前に立てることができるでしょうか？例えば、多くの場合、基礎となる分布は正規分布であると仮定できます。また、メニューからどの項目が選択されたかなど、データがカテゴリカルで、名義尺度上の離散分布から得られる場合もあります。
• 検定される仮説は分布全体に適用されるのか、それとも平均や分散など一部の母集団パラメータにのみ適用されるのか?
• 検定される仮説は、単に関連する母集団特性に違いがあるということ（この場合は両側検定が適切）なのか、それとも特定の偏り（「A は B よりも優れている」）を伴うため片側検定を使用できるのか。

関連するテスト

2 サンプル検定に適用できる統計検定には次のものがあります。

• ホテリングのT2乗分布#2標本統計量
• 分布のカーネル埋め込み#カーネル2標本検定
• コルモゴロフ–スミルノフ検定#2標本コルモゴロフ–スミルノフ検定
• カイパーテスト
• 中央値検定
• ピアソンのカイ二乗検定
• スチューデントt検定#2標本t検定
• ウェルチのt検定
• Tukey–Duckworth検定
• マン・ホイットニーU検定
• 2比率Z検定
• 分類器2標本検定（C2ST）^[1]

参照

• A/Bテスト

参考文献

1. Lopez-Paz, David; Oquab, Maxime (2016). 「分類器2標本検定の再考」arXiv : 1610.06545 [stat.ML].