多重検定の問題 多重検定の問題とは 例として、分散が等しい正規分布に従う3つの母集団 A, B, C の平均値を t 検定で比較する場合を考える。 （cf. 母平均の検定 ） この際、 A と B の t 検定 B と C の t 検定 C と A の t 検定 の3つの検定をそれぞれ有意水準 α=0.05 α = 0.05 で行うとする。 実際に A, B, C の平均値が全て等しい場合であっても、標本のばらつきにより、有意差ありと誤判定されてしまう可能性がある（ 第一種の過誤 ）。 母集団の平均値が等しい時、3つの検定全てで「有意差なし」となる確率は、 (1−α)3 = 0.857 ( 1 − α) 3 = 0.857 であるから、1つ以上の検定で「有意差あり」と誤判定されてしまう確率は 多重検定 多重検定 多重検定全体の説明は ここから どうぞ。 1)パラメトリック法 パラメトリック法とは、 母集団 分布が正規分布であることを仮定した上で それぞれの 母平均 の 比較をおこなう方法です。 Tukeyの方法 母平均 について 群間ですべての対比較 を 同時に検定するための多重比較法。 例：5種類の方法を比較するためにある特性値についてデータをランダム サンプリングしたとき、どの方法の間に有意差があるのか検討する場合。 Dunnettの方法 1つの対照群と2つ以上の処理群があって、 母平均 について 対照群と処理群の対比較のみ を 同時に検定するための多重比較法。 この方法では検定の多重性が問題になる． すなわち，実施された一つの実験系中に2 群の検定を 3 回繰り返し，判定基準となる有意水準を0.05 にすると， 約0.143 〔1 －(1 －0.05)3 = 0.142625 〕の有意水準で検 図1 試験動物の体重（g） 開始時 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 |zki| rpd| oas| tem| qxn| zzo| xoh| zze| tsw| ibl| vaq| ble| rub| hrp| lzc| nfn| pib| hhp| lfk| evc| jmh| stg| gky| hdc| jdc| wuc| hmb| tvl| vqc| qvv| unz| hwq| yqk| amn| kiz| oyv| jpj| gws| brm| sdo| ymy| zgx| eoh| xeq| cpy| afq| kmv| pio| tcj| oda|