(a,bのyes,noを見るような場合はカイ二乗値で見る)

この比較方法を行う場合、２つの状況で分けて考える。

1. 独立な２群
• 普通？にランダムに分けたもの。普通にＧＷＯとかで、ABテストすれば、これ。
• t値(サンプルの分散を使う統計量)で、n1+n2-2 という、両者のサンプル数-2 を併せた自由度を持つ。
• t.test(a, b, var.equal=TRUE) これで、ＲでＴ検定（独立)ができる。
• 分散の等質性が必要。F分布を見る話。まだ、分かってない。
• Welchの検定なら、等分散でなくとも良いみたい。最初から、welchを使えばいいのか？
2. 対応のある２群

• Ａ群のある要素と、Ｂ群のある要素に対応がある。
• ある人物グループの前後でＡＢにしたとか、、ウェブサイトのリリューアル前後とか、、、
• サイトのＲ前後なら、月曜、火曜、とかで、曜日対応させて、その平均値の差を議論すればいいのかな？？？
• 独立な方と違って、差の分布のみで統計量を出して検定できる。たぶん、、

対応ありの方でやるほうが、Ｐ値が少なくなる。対応ありの方が棄却しやすい。平均に差があると言い易い。　ということかな。