分析・観察して得たデータが 『 正規分布しているかどうかを確かめること 』(1) ,(2)は 統計解析の ステップ 3 である．ステップ 1 は 『 特性が均一の個体を選ぶこと』，ステップ 2 は 『 外れ値を除去すること』になる．
(1) Robert R. Sokal, F. James Rohlf 藤井宏一(訳) 生物統計学 1983 共立出版 P.106
(2) 池田郁男 改訂増補版：統計検定を理解せずに使っている人のために Ⅰ2019 化学と生物 57(8) P.498
正規分布の検出
正規分布しているかどうかを検定する主なものには，シャピロ・ウィルクス検定，コスモゴロフ・スミルノフ検定，アンダーソン・ダーリング検定などがある．これらの特性を以下に示す．
コスモゴロフ・スミルノフ検定を Python スクリプトで示す
# Python によるコルモゴロフ・スミルノフ検定
import pandas as pd
from scipy.stats import kstest
from openpyxl import load_workbook
# エクセルファイルのパスを指定
file_path = ‘C:/Users/あなたのファイル/Desktop /data.xlsx’
# エクセルファイルの読み込み
df = pd.read_excel(file_path)
# コルモゴロフ・スミルノフ検定の実行
data = df.iloc[:, 0] # 最初の列を使用
stat, p_value = kstest(data, ‘norm’)
# 検定結果の作成
result_df = pd.DataFrame({
‘Test’: [‘Kolmogorov-Smirnov’],
‘Statistic’: [stat],
‘p-value’: [p_value]
})
# 正規性の判断
if p_value < 0.05:
conclusion = “データは正規分布に従っていないと判断されます。”
else:
conclusion = “データは正規分布に従っていると判断されます。”
# 検定結果に判断を追加
result_df[‘Conclusion’] = [conclusion]
# 結果を新しいシートに書き込む
with pd.ExcelWriter(file_path, engine=’openpyxl’, mode=’a’) as writer:
result_df.to_excel(writer, sheet_name=’KS_Test_Result’, index=False)
print(“コルモゴロフ・スミルノフ検定の結果がエクセルファイルに書き込まれました。”)
●検定結果のエクセル sheet を以下に示す．
まとめ
ステップ 1 『 特性が均一の個体を選ぶ 』
ステップ 2 『 得られたデータから外れ値を除去する 』
ステップ 3 『 データに対して正規分布であるかの検定をし，データが正規分布をするかどうかを判断する 』
これらの後に統計解析をおこなうこと．
