No.3ベストアンサー
- 回答日時:
(1) 各群内で正規分布が仮定できる場合、または正規分布が仮定できないが3群とも例数が十分大きく群間の例数の差が少ない場合
3群の平均値が一様かどうかを調べるだけなら一元配置分散分析。
群間の対比較が必要ならTukeyの多重比較。
ある群(コントロール)と他の群の比較ならDunnettの多重比較。
ただし、いずれの場合も一元配置分散分析と多重比較を両方行ってはいけません。
(2) (1)以外の場合で、比較的例数が多い場合
ノンパラメトリック法を使います。
3群の分布が同一かどうかを調べるだけならKruskal-Wallis検定。
群間の対比較が必要ならSteel-Dwassの多重比較。
ある群(コントロール)と他の群の比較ならSteelの多重比較。
ただし、いずれの場合もKruskal-Wallis検定と多重比較を両方行ってはいけません。
(3) 例数が少なく、正規分布の仮定もできない場合
このような場合、よくノンパラメトリック法を用いるように言われますが、単純に適用するのは誤りです。例数が少ない場合は漸近近似が成り立たないので、ノンパラメトリック法でかつ正確確率を用います。
こんな感じだと思います。
No.5
- 回答日時:
通常は測定値をそのまま検定したいです.パラメトリック検定を使用します.#3さんの意見に賛同します.シゥッフエは感度が極めて低いので使用しないほうが良いです.Kraskal-Walisはノンパラメトリック(標準偏差や分散を使用しない)の分散分析で使用しないで下さい.
まず初めに等分散性をBartlettやLeveneの検定で確認してください.もし等分散性が認められない場合はノンパラメトリックの検定,対照群と各群の比較でしたらSteelを使用して下さい.または多少検出力が高いですがMann-WhitneyのU検定で各対について検定してください.
等分散性が確保されたら次に全対の検定でしたらTukeyの検定,N数が異なっていたらDuncanの多重範囲検定です.
対照群と各群の比較のみはDunnettの多重比較検定です.この場合,N数があまり異ならない場合です.最近のDunnettはN数が異なっていても検定可能のように修正されています.
この回答へのお礼
お礼日時:2006/01/28 23:48
シェッフェはあまり使用しないほうが良いのですね。知りませんでした。詳しく教えていただきありがとうございました。参考にさせていただきます^^
No.4
- 回答日時:
#1です。
分かっていた気がしていたことが分からなくなったので、便乗質問です。私は、「歪がひどい」というのは各群で分散の均一性が証明できないときのことだと思っていました。(例えば、Barlett検定を使って。)
各群における正規性の証明も基本的には必要なのだと思うのですが、正規性の頑強性を考えるとより問題になるのは分散の均一性でないでしょうか?そこで、分散の均一性の仮定が却下されたらノンパラメトリックでは?
あと、a priori hypothesis をたてずにANOVAのあとのpost-hocの多重比較の併用って、普遍的にされている気がするのですが。
a priori hypothesis (-) --- ANOVA + post-hoc の多重比較
a priori hypothesis (+) --- ANOVAなしの多重比較
というのでいいでしょうか?
なんだかこんがらがってしまっているのでできましたら整理をお願いいたします。(便乗質問ですが、質問者の方にも有益だと思いますので。)
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