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独学のすスめ
Holm法
( ゜д゜) コメント返しー
前回のBonferroni法に対するbobさんのコメントに刺激されて,書いちゃったりする雪本さん.
多重比較はたくさんの手法が開発されていますが,原理的に非常にシンプルで納得できるものは,文句なくBonferroni法でしょう.
統計法入門の教科書で多重比較を説明していても,Tukey法やらScheffe法など「著名度・効率性の良さ」の観点から,原理が難しい多重比較の手法から説明されています.これはだめだよー,というのが雪本さんの主張です.
最初は,非常に「分かり易い」Bonferroni法から初めよ! 私はそう問いつめたいっ!
さて,Bonferroni法で多重比較を理解してもらった後に,もう少し高度な多重比較を勉強されるのがベストなのであり,Bonferroni法の発展版であるHolm法を紹介したりします.
んと,その前にBonferroni法のやり方です.
Bonferroni法の手順
(1)全体の有意水準α,比較するペア数kを設定
(2)調整された有意水準α'を計算
計算式:α'=α/k
(3)【全ての】ペアの有意差検定に対して,【一律に】α'を適用
(´-`).。oO(It's Simple !)
Holm法の手順
(1)全体の有意水準α,比較するペア数kを設定
(2)調整された有意水準α'を計算.計算式は以下の通り.
一番厳しいα'=α/k
次に厳しいα'=α/(k-1)
次の次に厳しいα'=α/(k-2)
(略)
最後に厳しい(一番やさしい)α'=α
(3)ペアの有意性検定に基づく確率を計算.その確率の大きさに応じてα'を適用.
「pが一番目に小さい有意性検定」に「一番厳しいα'=α/k」
「pが二番目に小さい有意性検定」に「次に厳しいα'=α/(k-1)」
「pが三番目に小さい有意性検定」に「次の次に厳しいα'=α/(k-2)」
(略)
「pが一番大きい有意性検定」に「最後に厳しい(一番やさしい)α'=α」
たーだーしっ! 適用していく過程で「p<α'」で【なくなった】時に中断する!
こんな感じに,「できるやつ(pが小さいやつ)には厳しく応じ,あんまりできないやつには手心加える」と人情味あふれるのがHolm法の発想なのですよ……
ちなみにBonferroni法の場合「できるやつにも,あんまりできないやつにも,厳しく指導する」となります.
ちょっと,かっこいいやつなんです……Holm法ってやつは……
Θ・)ノ「その後に作られたやつも,これを継承しているんですけどね」
前回のBonferroni法に対するbobさんのコメントに刺激されて,書いちゃったりする雪本さん.
多重比較はたくさんの手法が開発されていますが,原理的に非常にシンプルで納得できるものは,文句なくBonferroni法でしょう.
統計法入門の教科書で多重比較を説明していても,Tukey法やらScheffe法など「著名度・効率性の良さ」の観点から,原理が難しい多重比較の手法から説明されています.これはだめだよー,というのが雪本さんの主張です.
最初は,非常に「分かり易い」Bonferroni法から初めよ! 私はそう問いつめたいっ!
さて,Bonferroni法で多重比較を理解してもらった後に,もう少し高度な多重比較を勉強されるのがベストなのであり,Bonferroni法の発展版であるHolm法を紹介したりします.
んと,その前にBonferroni法のやり方です.
Bonferroni法の手順
(1)全体の有意水準α,比較するペア数kを設定
(2)調整された有意水準α'を計算
計算式:α'=α/k
(3)【全ての】ペアの有意差検定に対して,【一律に】α'を適用
(´-`).。oO(It's Simple !)
Holm法の手順
(1)全体の有意水準α,比較するペア数kを設定
(2)調整された有意水準α'を計算.計算式は以下の通り.
一番厳しいα'=α/k
次に厳しいα'=α/(k-1)
次の次に厳しいα'=α/(k-2)
(略)
最後に厳しい(一番やさしい)α'=α
(3)ペアの有意性検定に基づく確率を計算.その確率の大きさに応じてα'を適用.
「pが一番目に小さい有意性検定」に「一番厳しいα'=α/k」
「pが二番目に小さい有意性検定」に「次に厳しいα'=α/(k-1)」
「pが三番目に小さい有意性検定」に「次の次に厳しいα'=α/(k-2)」
(略)
「pが一番大きい有意性検定」に「最後に厳しい(一番やさしい)α'=α」
たーだーしっ! 適用していく過程で「p<α'」で【なくなった】時に中断する!
こんな感じに,「できるやつ(pが小さいやつ)には厳しく応じ,あんまりできないやつには手心加える」と人情味あふれるのがHolm法の発想なのですよ……
ちなみにBonferroni法の場合「できるやつにも,あんまりできないやつにも,厳しく指導する」となります.
ちょっと,かっこいいやつなんです……Holm法ってやつは……
Θ・)ノ「その後に作られたやつも,これを継承しているんですけどね」
コメント ( 5 ) | Trackback ( 0 )
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Bonferroni や Holm がいまいちマイナー(?)なのは、市販の統計ソフトにあまり搭載されていないから、というのもあるように思います。SPSSとか。R は Holm の方法がデフォルトなんですけどね。
> R は Holm の方法がデフォルトなんですけどね。
> R は Holm の方法がデフォルトなんですけどね。
なんですとっ!!
( ゜д゜)ノ bobさん,初耳ですっ!
やっぱり有名な統計ソフトが搭載されていないと浸透率は悪げです.
でも,SPSSも,そこまで万能というもんでもないんですけどね……だからこそ,有志がSPSSのプログラム?などを作っているわけですし.
SPSSなど有名な統計ソフトで勉強されるのは結構なんですが,複数のソフト及び,本などを使って,勉強しないと偏ってしまいます.
いまさらなコメントなのですが、Rでは全ての群の総当たりのデザインにしか対応していないようです。比較するペアの数をできるだけ少なくした方が検出力が高くなるので、データ収集前に予め決めておいた組み合わせてについて、対応のないt検定なり、wilcoxon検定なりでp値を算出したうえで、Holmの手順を手計算で行うのが良いですよ。
ちなみにRでもp.adjust関数というのを使えば生のp値からbonferroniやholmの方法によるp値を計算してくれます。
# 無理にRを使う必要も無いですが、電卓やExcelで計算するよりは便利かと。
少し質問させて下さい。
有意水準調整型の多重比較について、
その結果を書く場合にどうすればよいか迷っています。
というのも、ある実験で比較を3点で行いたいのですが、
t検定+ボンフェローニの方法でやりたいと思っています。
この場合、各比較を通常のt検定で行って算出されたP値を3倍して、α(=0.05)と比較すればOKだと認識しているのですが、
論文に書くP値は3倍した後の値をそのまま載せて良いのでしょうか?
(もちろん「t検定+ボンフェローニの方法でやりました」ということも併記します)