t検定の前提条件

t検定の主な考え方は、t分布に従うという点にあります。これが成り立つためには、いくつかの重要な前提条件があります。

1. 分散の等質性。 比較する2つのグループの分散がほぼ同じであること；
2. 正規性。 両方のサンプルが概ね正規分布に従うこと；
3. 独立性。 サンプル同士が独立していること、つまり一方のグループの値が他方のグループに影響されないこと。

これらの前提条件が満たされていない場合、t検定の結果が不正確になる可能性がある点に注意が必要です。

いくつかの前提条件が満たされない場合に対応するため、異なる種類のt検定があります：

• 分散が異なる場合は、Welchのt検定を実行できます。基本的な考え方は同じですが、異なるのは自由度のみです。 Pythonで通常のt検定の代わりにWelchのt検定を実行するには、equal_var=Falseと設定するだけです；
• サンプルが独立していない場合（例えば、同じグループの平均値を異なる時点で比較したい場合など）は、対応のあるt検定を実行できます。対応のあるt検定については後の章で説明します。