KS検定)は、2標本を比較するための役立つ一般的なノンパラメトリック手法の1つです。2つの標本の経験分布関数の位置と形状が異なるかどうかを検定するのに使用します。ノンパラメトリック検定のため、母集団の正規性は必要ありません。KS検定は、経験分布関数に基づいています。経験分布関数から2つの標本の差を見ることができます。帰無仮説を棄却するかどうかを決めます。欠損値の扱いデータ範囲内の欠損値は、分析には含まれません。2015から、グループ範囲内の欠損値と対応するデータ値は分析から除外されます。これ以前のバージョンでは、グループ範囲内の欠損値は、一つのグループとして扱われます。2群Kolmogorov-Smirnov検定を実行2群Kolmogorov-Smirnov検定を実行するには統計:ノンパラメトリック検定:2群Kolmogorov-Smirnov検定を選択します。これにより、kstest2ダイアログボックスが開きます。そこで「入力データ」と「対立仮説」を指定します。OKをクリックすると、レポートテーブルのシートが作成され、そこに頻度表、自由度、D統計量、Z統計量、関連するp値、検定の結論が表示されます。