統計検定を理解せずに使っている人のために III

doi:10.1271/kagakutoseibutsu.51.483

1061 0 0 0 OA 統計検定を理解せずに使っている人のために III

著者: 池田郁男
出版者: 公益社団法人日本農芸化学会
雑誌: 化学と生物 (ISSN:0453073X)
巻号頁・発行日: vol.51, no.7, pp.483-495, 2013-07-01 (Released:2014-07-01)
参考文献数: 6
被引用文献数: 4

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＞3群以上あって、２群間で総当たりさせたりするときそれだけではありません。検定を繰り返す状況が，多重検定です。例えば，意外と見過ごされているのが，等分散検定・t検定，という「二段階検定」の場合です。私の研究室の統計解説参照等分散検定から t検定，ウェルチ検定，U検定への問題点 https://biolab.sakura.ne.jp/welch-test.html ...

＞この考え方の誤りについてという意味が良く分からないのですが，何かの試験問題なのでしょうか？あなたが言うとおり，検定の多重性が生じる状況になっています。そのようなことは，学術的にも問題視されています。例えば，以下の論文池田郁男（ 2013）統計検定を理解せずに使っている人のために III https://www.jstage.jst.go.jp/article/k ...

統計分析の、反復測定分散分析に関する質問です。たとえば生徒が30人いて、それぞれ国語と算数のテストを受けたとして、国語と算数のテストの点に差があるかどうかを検定したいというとき、まぁ対応のあるt検定というのもありますが、分散分析でいうと「反復測定共分散分析」というものがあります。（私はRユーザなのであまり使いませんが）SPSSだとそのまんま「反復測定共分散分析」という機能があります。とこ ...

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マツケンさん提示資料

> 一般的に，3群以上ある場合にそれぞれの群同士の群間比較は多重比較を用い，2群での検定法を何度も繰り返してはならない（理由は後述する）

お盆はいろいろあって統計処理してました。つらい。 3群以上の検定でDunnet、Tukey‒Kramer、Bonferroni のパラメトリック多重比較の差がようやくわかってきました。この論文よかったです。

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【小ネタ】そもそも多重検定の問題からANOVA検定→post-hocよりも多重検定を考慮した検定法を使うべき https://t.co/ohUCRv7xgO 【おまけ】 RNA-seqの方が信頼できるのでqPCRでバリデーションするくらいなら、他の実験系で生物学的な意味見たほうがいい https://t.co/tbcigIabLi

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よくOne-way ANOVAやったpost-hoc解析にDunnett検定してる論文あるけど、Dennett検定はF統計量を使用しないのでad-hoc解析は不要。なんならANOVAで有意差なくてもDunnettは有効である…ってNatureでもANOVA-Dunnettの組み合わせ見たから言いたいだけ。 https://t.co/ohUCRv7xgO

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@Pt96442837Pt FF外から失礼します。二限配置分散分析で交互作用があった場合は、単純主効果の検定ではなく、交互作用の後検定（多重比較）に移ると思います（Holm? Bonfferoni?）。 https://t.co/sRtjHkg4lf こちらおすすめです。ご参考になれば幸いです

@pt04spt 恐らく近藤さんが悩まれている内容が、比較的わかりやすく表現されています(全て読んでいるわけではないため、内容に誤り、または関係のない内容があったらすみません

【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】東北大学の池田郁男先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理からどのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxzatP https://t.co/PZYHymABIX https://t.co/Cpz2ZtOOVf

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【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】東北大学の池田郁男先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理からどのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxyCEh https://t.co/PZYHymA3Tp https://t.co/Cpz2ZtOh5H

@chromato_tan 4Stepエクセル統計はExcelアドインなので、そのまま解析に用いることができます。アイスクリームとハンバーガーはウェブにもあります。 https://t.co/rrmcWx562L https://t.co/u3dKudJGJi 他に https://t.co/jv9XolZbS9 https://t.co/1deY1Cc0pp https://t.co/2s94wwo4QP

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