統計的検定には、パラメトリック検定 parametric test と ノンパラメトリック検定　non-parametric test　があります。パラメトリック検定は、正規分布など特定の分布を仮定する検定手法の総称で、ノンパラメトリック検定は特定の分布を仮定しない検定手法の総称です。パラメトリック検定もノンパラメトリック検定も、それぞれ複数の検定手法があります。 IBM SPSS Statisticsでは、標準の機能としてノンパラメトリック検定が多数用意されています。 例えば、代表的なノンパラメトリック検定の手法の1つであるマン-ホイットニーのU 検定は、元データをランク（順位値）に変換することで、データの分布や外れ値を問題にせず分析することが可能になります。ノンパラメトリック検定は次のような場面で用いられます。 【適用場面の例】 １．正規分布に従わないデータ ２．外れ値を含むデータ ３．サンプルサイズが小さいデータ ノンパラメトリック検定は、正規分布に従うデータにも適用することが可能で汎用性の高い手法ですが、パラメトリック検定に比べて検出力が低くなったり、元のデータが順序データに変換されたしますので、分析の目的やそれぞれのデータに適した検定手法を選択することが重要です。 ノンパラメトリック検定は、IBM SPSS Statisticsの基本ソフト Base のみで実行可能です。「分析」メニュー内に「ノンパラメトリック検定」が用意されており様々な検定手法を実行することができます。 ■ 関連するデータ分析手法 独立したサンプルのt検定 対応のあるサンプルのt検定 1元配置分散分析 ■関連するSPSS TIPS Kruskal-Wallis検定の後の多重比較の手法 ■ IBM SPSS製品 IBM SPSS Statistics Base ■ オンラインコース IBM SPSS Statisticsによる統計解析 https://www.stats-guild.com/spss-e-learning/courselist