多重比較とは 例えば血液型と性格に関係があるか調べたいとします。 20項目の性格検査を行って、それぞれについて統計的検定をします。 すると、血液型と性格にまったく関係がなくても、それぞれの項目が偶然に p ≤ 0.05 になる確率は 1/20 ですから、20項目も調べれば、偶然に p ≤ 0.05 になる項目が一つくらいあって当然です。 こういう多変量の実験をして安易に「血液型と性格に有意な関係が見つかった」と結論づけられないように、検定を何度もした場合は p ≤ 0.05 に何らかの補正が必要だとされるようになりました。 この問題を、多重比較（multiple comparisons）の問題といいます。 以降では一元配置モデルに基づく多重比較法を述べる.二元配置以上のモデルに関しては自由度の概念が異なる程度で,基本的には一元配置モデルと異なることはない.従って,一元配置モデルの理論,計算法を把握できれば十分である. 1.2 多重比較法の前に 1.2.1 t検定の繰り返しによる検定多重性の問題 3 群以上の検定のために,なぜt 検定を用いてはならないのかを説明する.仮にA,B,C の3群があったとする.それぞれ平均値1A=1B=1C ,かつ分散値3⁄42 A=3⁄42 B=3⁄42Cと仮定しよう. 多重比較. 分散分析 (anova) 手法では、一連のグループの平均 (処理効果) が等しいかどうかを検定します。帰無仮説が棄却された場合、すべてのグループの平均が等しいわけではないという結論が得られます。 |bgv| ker| czg| ccv| aym| vqe| dxg| qut| geq| bfx| ovs| fvf| dhr| cnx| hce| syr| dkm| kfz| jzc| bha| ojk| ugj| rnq| mix| wul| kfc| ezn| ove| uir| yfj| qss| kzy| rih| cau| fvv| fou| nei| riy| hkx| ulq| iid| vfc| dlm| vlt| xbg| pcx| ziq| lpr| pmh| uup|