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(無題) 削除/引用 No.1044-9 - 2012/10/26 (金) 10:52:53 - おお ありがとうございました。たいへんさんこうになりました.

解決しているようなので蛇足 削除/引用 No.1044-8 - 2012/10/26 (金) 10:19:11 - mom-a Fisher LSD法は、かつては使用されていましたが、現在では第一種の過誤をきちんと制御できていないことがわかっており、多重比較法としては使われなくなっています。 Bonferroniの方法は、比較する対の数で第一種の過誤を調整する方法で、本来、前提条件を気にせずに使うことができます。ただ、お手持ちのソフトの場合はANOVA後のpost hoc testとして組み込まれている可能性があるので、事情が違うかもしれません。 KENさんのおっしゃるように、比較する対が少なければ良いのですが、多くなると（補正のしかたがおおざっぱなので）かなり検出力が低くなります。（群数の問題ではなく比較する対の数の問題で、Tukeyも群数が増えると総当たりの数が一気に増えて検出力が落ちます。） Tukey-Kramerは全ての対を総当たりで比較します。一方、Sheffeの方は全ての「対比」を比較します…「対比」の説明は分かりにくいのですが、ここでは省略します。 かつてのTukeyの方法では、各群のサンプルサイズが等しくなければ検定ができませんでした。一方、Sheffeの方法はサンプルサイズが等しくなくても使うことができたので、この理由からScheffeを利用していた人も多かったです。 が、Tukey-Kramerの方法は改良されてサンプルサイズが等しくなくても検定できるようになったので、現在はこちらの方が多く使われると思います。 Dunnettが見当たらないのが不思議なのですが、対照群を1つおき、対照群とその他を比較する、という場合はDunnett検定が最も一般的だと思います。現行のDunnett検定は各群のサンプルサイズが異なっていても対応していますし、対照群との比較にしか興味がないなら、無駄に総当たりでTukeyを使うよりも検出力が高いです。 統計の専門家でなくても読める多重比較法の解説本としては、「統計的多重比較法の基礎　永田靖、吉田道弘著　サイエンティスト社」をお薦めいたします。

(無題) 削除/引用 No.1044-7 - 2012/10/22 (月) 01:54:30 - おお >[Re:6] おじさんさんは書きました : > ここが参考になるかもしれません。 > http://www.shiga-med.ac.jp/~koyama/stat/s-index.html ありがとうございました。１度けんさくでヒットしたので眺めてみたのですが、もう一度よく見てみようと思います。サラット見てしょうかできているとは思えないので。 >[Re:5] in situさんは書きました : > 僕もTukeyをよく使いますが、データの形式によっては（多元配置になっているときとか）使いづらいので、Bonferroniのようにp値を直接調整できるBenjamini-Hochbergの方法を最近よく使います。 > > http://www.jstor.org/stable/10.2307/2346101 ありがとうございました。Benjamini-Hochbergの方法ですか、余裕があればためしてみたいかとおもいました。

(無題) 削除/引用 No.1044-6 - 2012/10/21 (日) 23:10:20 - おじさん ここが参考になるかもしれません。 http://www.shiga-med.ac.jp/~koyama/stat/s-index.html

(無題) 削除/引用 No.1044-5 - 2012/10/21 (日) 21:00:30 - in situ 僕もTukeyをよく使いますが、データの形式によっては（多元配置になっているときとか）使いづらいので、Bonferroniのようにp値を直接調整できるBenjamini-Hochbergの方法を最近よく使います。 http://www.jstor.org/stable/10.2307/2346101 ただ、この方法はまだ多くの統計ソフトには実装されていないはずですので、自分で計算する必要があります。 かなり単純な計算ですが。 TukeyができるときはTukey第一選択です。 Bonferroniは厳しすぎますし、Scheffeはあからさまな非正規分布の時に用いることを考えなくもないですが、そんな状態になったらデータの取り方を見直します。 お気づきのようにFisher LSDは多群比較の時は基本的に使えません。

(無題) 削除/引用 No.1044-4 - 2012/10/21 (日) 15:04:09 - おお あ、そうか、9グループあるかだBはだめだなぁ。。。

(無題) 削除/引用 No.1044-3 - 2012/10/21 (日) 14:21:32 - おお ありがとうございました。情報をもとに勉強したいと思います。

(無題) 削除/引用 No.1044-2 - 2012/10/21 (日) 14:16:41 - KEN 検定対象の組み合わせ方が違います。 Control群と各群を比較してみていく（２群ごとの比較）のが、Bonferroniです。 すべての２群同士を比較する（対比較）のがTukey, Fisher LSDです。 すべての対比を比較するのが（対比）が、Scheffeです。 一番一般的に使うのは、Tukeyですが、群が多いとBonferoniより有意差が出しやすいのですが、群が少ない時はでにくいです。よって、５群を超えるときは、Tukeyですね。 ノンパラで良くて前提条件にしばられず使いやすいのは、Scheffeですが、有意差は出にくいので、比較したい群が決まっているときは、Tukeyのほうが良いかと思います。 Fisher LSDは有意差が出やすいものの、第一種の過誤も起きやすいのでおすすめしません。 まあ、ScheffeもFisherもF統計量が必要でANOVAをしとかないといけないですし、上述の理由により、Tukey、Bonferoniを私は使います。

Multiple comparisons 削除/引用 No.1044-1 - 2012/10/21 (日) 13:32:50 - おお あるソフトをつかってmultiple comparisonをすると頼んでもないのに以下の複数のテストを計算値を返してくれます。どの様に使い分ければ良いのでしょうか。Fisher LSDの結果は単純な2グループの比較にちかいですが、、、 Tukey-Kramer Test for Differences Between Means Fisher LSD Bonferroni Test for Differences Between Means Scheffe contrasts among pairs of means

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