19:24Rを用いて,自分のデータをフィッティングしております。power)を用いています。conditionはAないしはBの2値化データ,speedは数値データです。下記が私が行ったテストです。(回帰係数の推定値)は0である」についてです。test)が必要だと思われるのですが,どのような方法が良いのでしょうか。correctedを用いています。correctedを用いるとしたら,P<0.05/186であれば,帰無仮説に対して有意であると言えるのでしょうか。どのように補正するのかが分っておりません。correctedなのですが。いろいろなページを閲覧したのですが,確信を得れる情報がなかったため,エントリーしました。22:34すいません,間違いがありました。correctedにおいては,有意とみなせるのは,0.05をテストの回数で割った数値より低い場合のみと理解しております。これは正しいのでしょうか。correctedにおいては,有意とみなせるのは,0.05をテストの回数で割った数値より低い場合のみと理解しております。これは正しいのでしょうか。「テスト」を「検定」におきかえれば,正しいでしょう。correctedなのですが。サンプルの個数とテストの回数とは同じではないと思いますが。wkoxさんの行っているのは186の「サンプルの個数」を1回の「テスト」(検定)で解析しているので補正の必要はないと思います。ありがとうございます。8794の議論を読んで,また少し分らなくなりました。条件の数が3つずつになっているようです。α=0.05/3=0.0167」とあります。conditionはAないしはBなので2で補正,speedは全て異なる数値のため186で補正と思ったのですが,これは正しいのでしょうか。17:19No.8794の議論では条件が3つあるために多重比較の必要性があるのだと思います(すいません,詳しくは理解できてません。ダミー変数を含む重回帰分析だと思いますがいかがでしょうか。A,B,Cの3つになると問題になるかもしれませんが。結論してよいように思いますが。量的データ(speed)を質的データ(condition)のように扱っているのが原因ではないでしょうか。様ありがとうございます。量的データを質的データのように扱っているというご指摘はその通りだと思います。ヒントを頂けましたので,再考してみます。