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Dunnett検定の問題点 トピック削除
No.8207-TOPIC - 2019/08/30 (金) 03:56:22 - mamma
コントロール群対その他の群一つ一つを検定する手法としてダネット検定がありますが、「その他の群」の中に、コントロール群に対して巨大な差のある (圧倒的な有意性を持つ) 群が居ると、それ以外の「その他の群」が有意と判定されにくくなる問題があるように思うのですが、これを回避する方法は何か有るのでしょうか。

例えば、
コントロール群 = 10,15,13,7,11,11
群A = 15,20,13,16,17,17
群B = 30,40,25,27,27,28
群C = 30,40,25,27,27,28
とすると、コントロール対B及び対Cが有意と判断されますが、
群Cの値それぞれを10倍にすると、コントロール対Bが有意と判断されなくなります。

ダネットを使っている限り、他に対して差が大きくなりすぎる (と事前に予想される) 実験群を最初から置かないくらいしか対応策がないように思うのですが、例えばダネット以外にコントロール対多群を検定でき、かつ上記のような影響を受けにくい方法はあるのでしょうか？
　
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No.8207-8 - 2019/09/01 (日) 14:33:20 - mamma
色々情報ありがとうございます。助かります。

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No.8207-7 - 2019/08/31 (土) 09:06:48 - GLUT4
対数変換するのもひとつの方法かもしれません

(無題) 削除/引用
No.8207-6 - 2019/08/31 (土) 00:45:46 - おお
>Cだけ群内分散も10倍になるのが問題なんじゃない？
>Cだけ+10とか（+100とか）にすると、群内の分散が変わらないので欲しいような結果になるんじゃない？

等分散というところが私も気になったのですが、それと、結果とどう影響するかわからなかったのと、多分質問は仮にそれぐらい離れていたらということと取りましたので突っ込まなかったのですが、

average varianceを取りますので、一つの群のvarianceが大きくなると信頼区間の幅も広がり有意差がでにくくなるようですね。

https://en.wikipedia.org/wiki/Dunnett%27s_test

(無題) 削除/引用
No.8207-5 - 2019/08/30 (金) 10:46:47 - ちき
Dunettは等分散の仮定が必要ですね。

https://personal.hs.hirosaki-u.ac.jp/pteiki/research/stat/multi.pdf

私も対比較してBonferroni補正で問題ないと思います(等分散が仮定できなければ、対比較はWelchのほうが好ましい気がしますが)。蛇足ですが、有意水準は0.05/6でなく0.05/3です。

(無題) 削除/引用
No.8207-4 - 2019/08/30 (金) 09:35:37 - qq
Cだけ群内分散も10倍になるのが問題なんじゃない？
Cだけ+10とか（+100とか）にすると、群内の分散が変わらないので欲しいような結果になるんじゃない？
各群の分散がそこそこ等分散であることが必要なのではないかな？

(無題) 削除/引用
No.8207-3 - 2019/08/30 (金) 09:08:58 - GLUT4
私もBonferroni補正で良いと思います。
またBonferroni法だと検出力が低いので、最近ではHolm法、Benjamini & Hochberg(BH)法で補正する方法もよくみかけますね。

(無題) 削除/引用
No.8207-2 - 2019/08/30 (金) 05:13:25 - おお
Control-A
Control-B
Control-C
でT検定してBonferroni補正ではだめなのですか？

Dunnett検定の問題点 削除/引用
No.8207-1 - 2019/08/30 (金) 03:56:22 - mamma
コントロール群対その他の群一つ一つを検定する手法としてダネット検定がありますが、「その他の群」の中に、コントロール群に対して巨大な差のある (圧倒的な有意性を持つ) 群が居ると、それ以外の「その他の群」が有意と判定されにくくなる問題があるように思うのですが、これを回避する方法は何か有るのでしょうか。

例えば、
コントロール群 = 10,15,13,7,11,11
群A = 15,20,13,16,17,17
群B = 30,40,25,27,27,28
群C = 30,40,25,27,27,28
とすると、コントロール対B及び対Cが有意と判断されますが、
群Cの値それぞれを10倍にすると、コントロール対Bが有意と判断されなくなります。

ダネットを使っている限り、他に対して差が大きくなりすぎる (と事前に予想される) 実験群を最初から置かないくらいしか対応策がないように思うのですが、例えばダネット以外にコントロール対多群を検定でき、かつ上記のような影響を受けにくい方法はあるのでしょうか？
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