Cell division decisions and cancer recommendations: News from Imperial
共分散分析 Last modified: Jun 29, 2004 目的 共分散分析を行う 使用法 covar.test(dat, cp1, cp2, cp3) 引数 dat データ行列(行がケース,列が変数) cp1 独立変数の列番号 cp2 従属変数の列番号 cp3 群変数の列番号 ソース インストールは,以下の 1 行をコピーし,R コンソールにペーストする source("http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/src/covar_test.R", encoding="euc-jp") # 共分散分析 covar.test <- function( dat, # データ行列 cp1, # 独立変数の列番号 cp2, # 従属変数の列番号 cp3) # 群変数の列番号 { dat <- subset(dat, complete.cases(dat[,c
多重比較 multiple comparison (Post-hoc test) 検定の多重性の理解は重要! 1)多重比較とは 3つ以上の群で、個々の群と群を検定する場合に、有意水準を上げずに(第一種過誤率を保ったまま)行う検定法。 ANOVA(分散分析)で、有意差があった場合にどの群とどの群に有意差があるか調べる場合に使用されることが多い。 2)多重性とは ひとつの実験系で、統計的検定を繰り返すことをいう。 検定を繰り返すことにより、1回のみ検定を行った場合より第一種過誤率が大きくなってしまう。 すなわち、有意差がでる可能性が高くなってしまう。 3)なぜ、多重比較が必要か 分散分析のところでも述べたが、多群の比較をおこなうのに例えば2標本t検定を繰り返すと有意水準があまくなってしまうのである。 A,B,Cの3群について、A-B,A-C,B-Cの すべてについて2標本t検定を行
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