統計ERスマートフォン用の表示で見る統計ER統計ソフトRの使い方を中心に、統計解析方法の解説をするブログ。ありそうでなかなか見つからないサンプルサイズ計算などニッチな方法について紹介しています。単純に二群比較を繰り返してはいけないことはご存知と思う。統計ソフトRでBonferroni型のP値調整で多重比較を行ってみた。統計学的有意の基準を厳しくする方法。三群を総当たりで比較すると三ペアできる。グループ1とグループ2グループ2とグループ3グループ3とグループ1この三つだ。いうのがBonferroniの方法。基準が厳しくなりすぎている。全部のペアの水準を一律ペア数で割るのは厳しすぎる。そこで考えられたのがBonferroniの改良版だ。緩くしていく方法で解決する提案をした。小さいp値は最も小さい有意水準と比較する。最終的には0.05と比較する。小さいp値を0.05÷3=0.0167と比較し、二番目に小さいp値は0.05÷2=0.025と比較する。大きいP値は0.05と比較する。比較する水準よりも大きいp値になった時点で比較は終了する。すべてを0.05と比較する形式をとっている。これがHolmの方法だ。統計学的有意な差をよりよく検出してくれる。大きいp値から有意水準と比較していく。小さいp値を0.05÷3=0.0167と比較する。それ以上は比較しない。それ以外はすべて統計学的有意とする。二番目のP値と0.05÷2と比較する。二番目のペア、三番目のペアはともに有意として終了。0.05と比較すればいいようになっている。Bonferroni型のP値調整を実際にやってみる統計ソフトRで実際にやってみる。warpbreaksというデータを使う。以下でも使用している。toukeier.hatenablog.comtoukeier.hatenablog.compairwise.t.test()という関数を使う。プールした分散を使わない設定で計算する。分散が大体同じであるという前提が必要だ。それを考えなくていいようにプールした分散を使わない設定でいく。二群比較の繰り返しだとどうなる?多重比較をする前に、二群比較を繰り返してやってみる。二群比較を繰り返した時のp値が計算される。LとHはp値LとMはp値HとMはp値LとM、LとHはともに有意水準5%で統計学的有意に見える。Bonferroniの方法で調整するとどうなるか?すべてのp値が3倍されて出力されている。LH間だけ有意となる。Holmの方法だとどうか?こちらもLH間だけ有意。LH間だけが統計学的有意に異なるという結果になる。LM間は0.05を上回ったので、この時点で有意水準との比較は終了。Bonferroniの方法よりもLM間は惜しい結果になる。これがBonferroniの方法ほど厳しくないゆえんだ。LH間だけが統計学的有意な差があるという結果になる。二番目、三番目のp値ともに統計学的有意になる。この点がHochbergの方法が検出力が高いゆえんだ。まとめ平均値の多重比較をp値の調整によって行う方法を紹介した。小さいp値にペア数をかけて、だんだん基準を緩めていくのがHolmの方法。大きいp値からだんだん基準をきつくしていくのがHochbergの方法。Holmより検出力が高いHochbergの方法がおすすめ。参加メールアドレス退会メールアドレスリンクお問い合わせ統計解析支援サービス「メディカル・スタッツ」データ・ファイル販売ショップはてなブログをはじめよう!toukeierさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。