変数が 12 のデータ セットがあり、そこに約 100 のケースが含まれているとします。2 つの変数間で t 検定を実行する場合は、他の 3 つの変数間で ANOVA を実行し、次に事後分析を実行します。おそらくその後、ノンパラメトリック変数のマンホイットニー... 私の質問は、ANOVAのポストホックにボンフェローニを使用する場合、家族ごとの誤差をどのように計算すればよいですか? 分析ファミリーはいつ始まりますか? いつ終わるの？
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「2 つの変数間で t 検定を行う場合、他の 3 つの変数間で ANOVA を実行してから事後分析を行う」と誤解を招くようです。
一元配置分散分析について話している場合は、2 つの変数に対してのみ行うことができます: 1 つの数値/メトリック応答変数(研究者は通常「従属変数」と呼びます) と 1つのカテゴリ/非メトリック予測変数(研究者は通常、それは「独立変数」) であり、2 つ以上のカテゴリがあります。
ANOVAの帰無仮説 (すべてのグループ/カテゴリの平均が同じ) が棄却された場合、少なくとも 1 つのグループ/カテゴリの平均が有意に異なることを意味します。
どのグループが統計的に有意に異なる平均を持っているかをさらに分析するには、ペアごとの比較が必要です。そのために、事後テストを使用できます。
事後検定は、グループのすべての異なる組み合わせの平均を比較するように設計されたペアごとの比較で構成されます。つまり、グループのすべてのペアを取得してから、グループの各ペアに対して t 検定を実行するようなものです。
家族ごとのエラーを調整するには、いくつかの方法があります。ボンフェローニは、p 値のボンフェローニ調整として知られる、p 値をテスト数で割る簡単な方法を提案しています。ただし、この調整は非常に保守的です。誤発見を減らすために、偽陰性の可能性を高めます。LSD、Tuckey、SNK、Welch Q プロセス、Dunn and Scheffe プロセスなど、他にもポストホック テストがいくつかあります。
さて、あなたの質問に来てください:「家族単位の誤差をどのように計算すればよいですか?分析の家族はいつ始まりますか?それはいつ終わりますか?」
グループのペアごとに個別の t 検定を実行するとします。グループ A と B、A と C、および B と C の (応答変数の) 平均の間で 3 つの比較を行う必要があります。
これらの各 t 検定で有意水準 0.05 を使用する場合、各検定で帰無仮説を誤って棄却する確率 (タイプ I エラーとして知られています) はわずか 5% です。したがって、タイプ I エラーが発生しない確率は、各テストで 0.95 (95%) です。
各テストが独立していると仮定すると (したがって、確率を掛けることができます)、タイプ I エラーが発生しない全体的な確率は (.95)3 = .95 × .95 × .95 = .857 になります。タイプ I エラーは各テストで .95 で、3 つのテストがあります。
タイプ I エラーが発生しない確率が .857 であるとすると、この数値を 1 から引くことで、少なくとも 1 つのタイプ I エラーが発生する確率を計算できます (イベントが発生する最大確率は 1 であることを思い出してください)。したがって、少なくとも 1 つのタイプ I エラーの確率は 1 − .857 = .143、つまり 14.3% です。
したがって、このグループのテスト全体で、タイプ I エラーが発生する確率は 5% から 14.3% に増加しました。同じ実験データに対して実施された統計テスト全体のこのエラー率は、家族単位または実験単位のエラー率として知られています。
適切なテスト、仮定と解釈、複数のテスト、事後、および対比の選択について詳しくは、こちらをご覧ください。どのツール (SPSS/SAS/R) を使用していても、コンセプトは同じです。詳細については、Discovering Statistics using IBM SPSS または Discovering Statistics using R by Andy Field を参照してください。
于 2021-05-19T04:10:21.287 に答える