Hypothesis testClassical statistics

ロバスト効果量分析

ロバスト効果量分析は、外れ値や正規性の仮定からの逸脱に対してロバストな推定量を用いて、差や関連性の大きさを定量化する手法です。標本平均と標準偏差に基づくCohenのdのような古典的な統計量に依拠するのではなく、ロバストな変種は、トリム平均とウィンザー化標準偏差を用いて、極端な値によって膨張することなく、典型的な効果を正確に反映する効果量推定値を生成します。

StatMindで適用する近日公開動画近日公開Download slides

手法の全文を読む

会員限定

無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。

ログイン

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

出典

  1. Algina, J., Keselman, H. J., & Penfield, R. D. (2005). An alternative to Cohen's standardized mean difference effect size: A robust parameter and confidence interval in the two independent groups case. Psychological Methods, 10(3), 317–328. DOI: 10.1037/1082-989X.10.3.317
  2. Wilcox, R. R. (2012). Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing (3rd ed.). Academic Press. ISBN: 978-0123869838

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Effect Size Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/robust-effect-size-analysis

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

この手法を参照する項目

ScholarGateRobust Effect Size Analysis (Robust Effect Size Analysis). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/statistics/robust-effect-size-analysis · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026