このガイドでは、ランダム化検定（順列検定とも呼ばれます）の実行手順を説明します。ランダム化検定は、統計量の標本分布を推定し、仮説検定の信頼区間とp値を生成するための再標本抽出法です。ランダム化検定は、多くのJMPレポートから利用できます。
ランダム化試験
ここでは、Fit Y by X を使用して 2 つの平均のランダム化テストを実行する方法について説明します。
- 開いているJMPデータテーブルで、名義尺度X変数（この例では性別）の列見出しを右クリックし、 「新しい計算式列」>「ランダム」>「復元抽出」を選択します。これにより、新しい計算式列「Resample[sex]」が作成されます。
- YをXでフィットプラットフォームを用いて2標本t検定を実施します。この例では、 Y因子は体重、 X因子は性別です。この検定の実施方法と結果の解釈方法については、 「2標本t検定と信頼区間」のページをご覧ください。
- 分析レポートウィンドウで、対象の統計情報を右クリックし、 「シミュレーション」を選択します。ここでは、「平均値間の差」を含む出力列を右クリックします。
- シミュレーション ウィンドウで、切り替える列 (性別) と切り替える列 (再サンプル[性別]) を選択し、必要なサンプル数 (この例では 1000) とランダム シード (必要な場合) を入力して、 [OK]をクリックします。
- JMPは各標本について分析を再実行します。各反復において、X因子（性別）の値は復元抽出されます。
- 結果は、元のサンプルと各再サンプルの統計情報とともにデータテーブルに保存されます。SimID•列は再サンプル番号を識別します。
- 分布プラットフォームを使用して、関心のある統計量の結果を探索します。元の推定値（この例では差）の信頼区間と、経験的（観測）p値が提供されます。
解釈：両側検定の経験的p値は0.3530です。つまり、再標本化された観測値の差の35.3%は、実際に観測された差（7.37）と同程度かそれ以上に極端でした。
Big Class.jmp (Help > Sample Data Library)Big Class.jmp (ヘルプ > サンプル データ ライブラリ)
JMP ユーザー コミュニティ (community.jmp.com) で利用できるランダム化テスト アドインは、 JMP で一般的な仮説検定のランダム化テストを実行するためのツールを提供します。
詳細については、 ジャンプヘルプの「基本分析」>「シミュレーション」を参照してください。
