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解説

２群間の平均値比較ですが、
まずは各群のデータのばらつきに差があるか否か、
つまり分散の程度に差があるか否かを調べる必要がある。


上：二つの群における分散が等しい
下：二つの群における分散が等しくない

（http://www.geisya.or.jp/~mwm48961/statistics/bunsan1.htm　より）

上の図のように、まず分散の違いを検定するのに、

Ｆ検定　を使います。

その後の検定は、

1）分散に差がない場合

パラメトリック分析が使えます。
この研究では、2群間で対応がないので；対応がないt 検定　(unpaired t-test)が使えます。
　
※　対応がある場合は、paired t-testが用いられ、Ｆ検定をする必要はないようです。

2）分散に差がある場合

通常は、ノンパラメトリック分析を用いることが常套手段です。
2群間なので、Wilcoxon符号順位検定、ないしマン・ホイットニーのU検定がよく用いられる。
または、補正したｔ 検定；ウェルチのt検定という方法も用いてもいいでしょう。

また、2群の間で喫煙暦の有無、肥満度、高血圧の有無など、
PSAの差に影響を与える因子も考えられる。
こういった場合、多変量解析法（重回帰分析など）は有用である。

例えば、
PSA = a X 治療法 + b X smoking history + c X 肥満度 + d X HTの有無
といった重回帰式で示すことが出来る。

カイ二乗検定は、
平均値の差ではなく、疾患の発生率の差といった、rate比較に用いるものである。

ということで、

A　 Ｆ検定を行うべきである。     　　　　　　　　　　　　　　　　　　   　    ○
B　平均値の差はχ^２検定を用いる。　　　　　　　　　　　　　　　　  　   　×
C　平均値の差の検定にunpaired t-test は使用できない。　　　 　　 ×
D　平均値の差の検定にWilcoxon符号順位検定は使用できる 。  　○
E　多変量解析も有効である。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　   　○

正解は、

ＡＤＥ

詳しくは、他の統計学関係の書物やWikipediaなどを見て、学習してください。
私自身も統計学者ではありませんので、誤ったことを言っているかもしれませんので、
皆さんも再度調べてください。

医師、歯科国試でも似たような傾向で出されています。
一応、参考にしてください。

なお、３群以上の平均値についての差の検定方法は別の機会に問題にしてみます。
しかし、ここまで来ると専門医レベルになってしまうでしょう。

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