00.初めての医療統計rとezr:14.rでone-wayanova

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--- 00.初めての医療統計rとezr:14.rでone-wayanova [2021/06/14] – [Welch ANOVAでpost hoc test] adash333
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 ===== Welch ANOVAでpost hoc test =====
+Welch ANOVAを用いる（oneway.test(y ~ group, data=data, var.equal=FALSE)）のは、『正規分布』であるが、『等分散ではない』とき。（等分散でも用いてもよい。ぶっちゃけ、等分散は調べないで、最初からone way ANOVAではなく、Welch ANOVAで計算する方法もあり。）
 https://statisticsbyjim.com/anova/welchs-anova-compared-to-classic-one-way-anova/
 Benefits of Welch’s ANOVA Compared to the Classic One-Way ANOVA
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 </code>
-使い方
-oneway.ANOVA <- function(x, g, verbose=TRUE) { # x: データベクトル，g: 群変数ベクトル
-４つの関数のインストールが必要。
+関数のインストールが必要。
 <code>
-source("http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/src/oneway-ANOVA.R", encoding="euc-jp")
-source("http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/src/Brown-Forsythe-test.R", encoding="euc-jp")
-source("http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/src/levene-test.R", encoding="euc-jp")
 source("http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/src/tukey.R", encoding="euc-jp")
 </code>
 使用例
 <code>
-> x <- c(
+x <- c(
 , 206, 164, 190, 194, 203,
 , 221, 197, 185,
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 , 276, 237, 254, 230
   )
-> g <- rep(paste("A", 1:4, sep=""), c(6, 4, 6, 5))
+g <- rep(paste("A", 1:4, sep=""), c(6, 4, 6, 5))
-> oneway.ANOVA(x, g)
+data <- list(x,g)
+oneway.test(x~g, data=data, var.equal=FALSE)
+</code>
+{{:00.初めての医療統計rとezr:pasted:20210614-153017.png}}
+p<0.05 なので、Welch ANOVAで4群の平均値に有意差あり。
+→ Games-Howellで、post hoc Testを行う。
 <code>
+# tukey()関数を用いるためには、source("http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/src/tukey.R", encoding="euc-jp")　が必要
+tukey(x, g, method="Games-Howell")
+</code>
+{{:00.初めての医療統計rとezr:pasted:20210614-153329.png}}
+→　しかし、今回は、全ての組み合わせのp > 0.05 なので、どの2群にも有意差は無し。

00.初めての医療統計rとezr/14.rでone-wayanova.txt · 最終更新: 2021/06/14 by adash333