複数の比較テスト

「事後的」 多重比較検定は、 実験の実行前には計画されていなかった検定であり、分散分析の F 検定を補完するものとして機能し、2 つの平均 (またはそのグループ) 間の差異 (直交かどうか) を検出することを目的としています。治療のこと。

複数の比較テスト

非直交コントラストでの平均比較検定または「事後的」に行われた比較検定は、「F」検定が有意である場合(治療平均値間の差異を示す)にのみ使用する必要があります。

2 つの治療間の差異の有意性検定を適用する前に、治療間の差異を示す統計検定の適用を推奨する根拠は次のとおりです。

複数の比較テスト
  • 治療回数が増えると、考えられるすべてのコントラストを検出できる確率も高まります。
  • 多数の処理を行うと、同じ母集団からのサンプルに属する 2 つの極端な平均の差は単なるランダムではなくなり、コントラストの基礎となる確率分布はもはや有効ではなくなります。
複数の比較テスト
  • したがって、「事後的」多重比較検定での有意な結果は、 分散 分析で有意性を得た後に実行すると、より信頼性が高く、安全になり、実際には有効になります。この場合、テストの信頼性は ANAVA の重要性によって保護されると言われています。

好ましい結果が治療法間の同等性(国産品とより高価な輸入品)である場合の比較では、タイプ II エラーの発生に有利な検査、つまり、適用される厳密性は低くなければなりません。

複数の比較テスト

一部の治療の有効性が良好な結果となる比較では、タイプ I エラーの発生に有利なテストを使用するのは不適切であり、より厳密なテストを選択する必要があります。

*注記。

  • タイプ I のエラー: 実際には存在しないのに、重大な違いを帰すこと。
  • タイプ II エラー: 実際には違いがあるのに等価性を割り当てます。
複数の比較テスト

必然的に、あるタイプのエラーを減らすと、他のタイプのエラーが発生する可能性が高まります。

「事後的に」適用できるテスト: Student’s t 、SNK (Student、Newman、Keuls)、Duncan、 Tukey

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