「銀座で働くデータサイエンティストの勉強会 ~試行錯誤的データ分析、そのプロセスの全貌~」というタイトルでTech Lab Paak(渋谷)で行った講演内容です。Read less
5. 3 つ以上の平均値差を比較 ● 2 つの平均値差の検定では t 検定を使うが、 3 つ 以上の標本には使えない。 – 検定の多重性の問題 ● 3 つ以上の平均値差の検定は分散分析 – 3 つ以上の平均値が等しいかどうかを検定 – 等しい時は、有意差なしと結論 – 等しくない場合、どの平均対の間に差があるかを検定 5 6. 分散分析の意味 ● 観測データの変動を要因による変動 ( 要因効果 ) と誤差 による変動に分解し、要因に有意な効果があるかを検定 する手法 データ = 全体平均 + 要因効果 + 誤差 A B C D A B C D A B C D A B C D 15 13 10 10 10 10 10 10 4.8 -0.4 -0.8 -3.6 0.2 3.4 0.8 3.6 9 8 6 7 10 10 10 10 4.8 -0.4 -0.8 -3.6 -5.8 -1.6 -
[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
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