00:20検定の多重性がいまいちわかりません。A,B,Cの3群の比較にα<.05でT検定を3C2=3回繰り返し行うと,α=1−(1−0.05)^3>0.05となるのはわかります。α<0.05/3で検定をしなさいというのですよね。それをボンフェローにの補正っていうとこまでは勉強しました。検定が間違っている確率(第1種の過誤を起こす確率)は検定をしてから出るものなのになんで最初に補正するのかわかりません。してもこうかんがえてしまうのです。実際に繰り返し検定をやってみたとします。AB:P=0.02BC:P=0.02CA:P=0.001であったとします。すると,AB,BC,CA,それぞれが本当は差がない確率がそれぞれ2%,2%,0.1%なのだから,帰無仮説を棄却できる確率(2つの間に差がある確率)がそれぞれ98%,98%,99.9%なわけですよね。どれか一つが間違っている確率は100%−98%×98%×99.9%≒4%となります。A,B,Cのうち少なくともどれか一つの組み合わせには差があることが5%未満の確率で言えます。有意水準は検定の結果のP−VALUEから判断できると考えてしまい,なんであらかじめα<0.05/3でやるのかわかりません。検定の多重性として他にもこうかんがえてしまうのですが,この考えが間違ってるのはわかります。何が間違ってるのかお馬鹿すぎてわかりません。ABという主張があったとします。AかつBからCという結論を導きたいとします。いま,A,Bという主張が,検定によってそれぞれP=0.03であることがわかったとします。いうことは,A,Bという主張は97%の確率で正しいと言えると考えられます。結論Cは97%×97%=94%の確率であってることになります。一般的に95%以上の確率で正しいといえるものが正しいとするから(一般的にP<0.05を関連あり,有意差あり,とする),結論Cが正しいというのは検定の多重性から問題がある判断となる。A,BともにP=0.01ならば,Cは99%×99%=98%で正しいと言え,検定の多重性の問題は起こらない。おばかな私にご教授ください。09:14>A,B,Cのうち少なくともどれか一つの組み合わせには差があることが5%未満の確率で言えます。「どれか一つ」ではなく,全ての組合せをひっくるめて,有意水準が保たれる必要があるということです.>ABという主張があったとします。AかつBからCという結論を導きたいとします。AB,BC,CA,それぞれが本当は差がない確率がそれぞれ2%,2%,0.1%なのだから,帰無仮説を棄却できる確率(2つの間に差がある確率)がそれぞれ98%,98%,99.9%なわけですよね。15:15>kaiさま返信ありがとうございます。その説明だとよくわかります。結果を見て判断するのではなく最初から判断基準を用意すべきである,ということですね。>知ったかぶりさま返信ありがとうございます。く本にもすべてをひっくるめて,ていうのがかいてありますが,実際はどういうことなのでしょうか。対立仮説は「少なくともどれか一つの群で平均値がことなる」かとおもいました。行うとすれば,N回のうち,少なくともどれか一つの帰無仮説が棄却できない確率がp<0.05の範囲で行えばOKなのですよね?ここの過去ログにもありましたが,http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/mb-arc/arc017/277.htmlF検定で等分散性の検定を行ってからANOVAを行うのは検定の多重性には当たらない,ということによく似てるかと思いました。青木先生のHPではhttp://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/oneway-ANOVA.htmlのように,これを検定の多重性と記述されてます。F検定で当分散の検定を行ってANOVAを行う場合をアドバイスに従ってこう考えました。対立仮説が「等分散かつ多群の平均値が異なる」F検定がP=0.03で,ANOVAがP=0.04とすると,きむ仮説を棄却できる確率は1−(1−0.03)×(1−0.04)=0.069となり,単にそれぞれのP値が0.05以下だからと言ってしまうと多重性が起こる,と考えるのは過去ログからするとおかしいということですよね。>青木繁伸さま返信ありがとうございます。1−αの値はきむ仮説を棄却できる確率以外のものが含まれているということですか。それが何かわかりません。返信を拝見して,私の言うきむ仮説を棄却でいる確率,というのは検出力なのだから1−βだと思いましたが,では1−αの中にはどんな可能性があるのでしょうか。勉強不足ですみません。