私のための統計処理 ー多重比較検定
[基本解説→ポストホックテストとしての多重比較検定] →[検定-1要因多群-2要因多群] →[ANOVA] 独立した群が３群以上あるとき、どの群とどの群の平均値に有意差があるかを検定！ 基本的に、多重検定は、2群比較のためのt検定の拡張版である。 比較の数が増加する（＝2群ずつの検定を繰り返す）ことによる第一種の過誤の増大を調整するために、危険率の補正方法が異なる種々の検定がある。↓ （棄却域：Fisher PLSD < Tukey < Bonferroni < Scheffe） ◎多重比較の2通りの立場 ・事前比較 (A priori comparisons)： 結果を分析する前に，理論的な背景などにより，比較する平均値についての仮説がある場は、 ANOVA抜きで、多重比較を行う。 ・事後比較 (Post hoc comparisons)： 比較する平均値についての明確な仮説がない場合
http://www.u-gakugei.ac.jp/~kishilab/spss-simplemaineffect.htm
★SPSSで単純主効果の検定を行う ここでは、SPSSで単純主効果の検定のしかたを解説していきます。 まず単純主効果の検定の説明からしましょう。 単純主効果の検定は、一要因分散分析で言うところの多重比較みたいなものです。 一要因分散分析における多重比較の意味を復習しておきます。 左のグラフをご覧下さい。 分散分析の結果、５％水準で主効果が有意でした。 この段階では、１学期～３学期までのどこに差があるのかはわかりません。 どこかに差があることがわかっただけです。 そこで多重比較をするわけです。 多重比較は１学期～３学期までのどこに差があったのかを調べます。 では二要因分散分析ではどうなるでしょう？ 二要因の場合、線が２本あります。これがミソです。 交互作用が有意でないのならば、話は至極簡単です。 交互作用がないので、難易度や能力の高低での差は簡単に検定できます。 ところが交互作用が有意だと、
私のための統計処理 ー2要因で分類される多群の検定
[検定→2要因で分類される多群の検定] →[基本解説-ANOVA] ---2群比較の検定を繰り返してはいけない！ ＝2つの要因によって生じる、多群のデータの平均値の違いを、同時に比較検定する! 要因によって分類されるすべての群を比較するのではなく、要因による効果を比較する。 さらに、複数の要因が組み合わさった場合の影響（交互作用）も検討する！ →5-1■対応のないデータに、繰り返しがある、2要因で分類される、多群の検定 →5-2 →6-1■対応のあるデータに、繰り返しがない、2要因で分類される、多群の検定 →6-2■対応のあるデータに、繰り返しがある、2要因で分類される、多群の検定 5-1■対応のない2要因で分類される、多群の検定-1 →parametric---Two-factor factorial ANOVA = Two-way factorial ANOVA ：繰り返しのある2元
痛みと鎮痛の基礎知識 - Pain Relief
Pain Reliefー私のための統計処理 →→→→→→ UMINサイトに 移動しました！
パラメトリックな手法とノンパラメトリックな手法
パラメトリックな手法とノンパラメトリックな手法 Last modified: May 16, 2002 パラメトリックな手法 母集団の特性を規定する母数についてある仮説を設けるもので，平均値の差の検定（$t$ 検定と略称されることが多い）や分散分析（$F$ 検定と略称されることがある）などがこれに該当する。これらの検定手法では，母集団の正規性や等分散性が仮定される。 ノンパラメトリックな手法 母集団の分布型（母数）について一切の仮定を設けない。 このため，分布によらない手法と呼ばれることもある。 特に，標本サイズが小さい場合には，それから求められた統計量の分布型は不正確なことが多く，パラメトリックな手法を適用することは不適切になりやすい。 しかし，ノンパラメトリックな手法は常に適用可能である。 このほかにも両者の相違点は数多く，それらは表 1 のようにまとめられる。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
