検定を選択するために最初に考えなければならないことは、収集したデータの対応の有無を確認することです。
データの対応の有無で検定手法を選択するロジックが変わります。
データには、対応のあるデータと、対応のないデータがあります。
これらは、対応のある群と対応のない群に対応します。
対応のあるデータとは、ある群の個体（1つの測定対象）について、条件や時間を変えて繰り返し取得されたデータです。
例えば、同じ群に属するAさん、Bさん、Cさんの血液検査を半年ごとに行って検定に用いるというケースは、対応のあるデータです。
また、Aさん、Bさん、Cさんに治療αと治療βを試し、治療αと治療β間の差を検定したいときなども対応のあるデータです。
対応のないデータは個体が固定されずに取得されたデータを意味します。
例えば、Aさん、Bさん、Cさんの血液検査結果と、Dさん、Eさん、Fさんの血液検査結果とを差の検定に用いるというケースは対応のないデータになります。
例えば、Aさん、Bさん、Cさんの血液検査結果と、Dさん、Eさん、Fさんの血液検査結果とを差の検定に用いるというケースは対応のないデータになります。
また、Aさん、Bさん、Cさんに治療α、Dさん、Eさん、Fさんに治療βを試し、治療αと治療βの差を検定する場合も対応のないデータとして扱います。
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