No.2ベストアンサー
- 回答日時:
いわゆるカイ自乗検定は比率の差の検定ですから、「対応ありのデータ」に対応する比率の差の検定がマクネマーの検定なわけです。
原則として統計学の諸手法の全ては「独立性」が前提となっていると考えた方がよいです。むしろ対応ありのデータ(繰返測定データとか経時測定データといわれますが)のほうが特別な場合なのです。
参考URL:http://homepage2.nifty.com/nandemoarchive/suite_ …
なるほど。繰返測定データは対応ありと考えるのですね。
すっきりしました。これで自信を持って使い分けられそうです。
ご親切に有り難うございました。
No.1
- 回答日時:
同一の個体から繰り返しデータを得た場合、それは繰返測定データですから独立性の検定は適用すべきではありません。
この場合にはマクネマーの検定を用いるのが適切でしょう。早くに回答いただき有り難うございます。
カイ二乗はやはりダメなのですね。
繰り返しがある時点ですでに独立性が保証されないためと理解しました。
繰返測定データを使用できない検定(独立性の検定)はカイ二乗の他にも色々あるのでしょうか?また、逆に独立性の検定でないものは繰返測定データの解析に使用可能と考えてよろしいものでしょうか?
ご教示宜しくお願いします。
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