00.初めての医療統計rとezr:14.rでone-wayanova
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1元配置分散分析は、独立したサンプルのt検定と同じように、量的従属変数が正規分布にしたがう「正規性」と、各水準のばらつきが同程度である「等分散性」の仮定を持ち、これらを満たすことができない場合は別の検定手法を適用します。正規性を満たさない場合は、クラスカル-ウォリス検定 Kruskal-Wallis testを適用し、等分散性を満たさない場合はウェルチ検定 Welch test がよく用いられます。 | 1元配置分散分析は、独立したサンプルのt検定と同じように、量的従属変数が正規分布にしたがう「正規性」と、各水準のばらつきが同程度である「等分散性」の仮定を持ち、これらを満たすことができない場合は別の検定手法を適用します。正規性を満たさない場合は、クラスカル-ウォリス検定 Kruskal-Wallis testを適用し、等分散性を満たさない場合はウェルチ検定 Welch test がよく用いられます。 | ||
(引用ここまで) | (引用ここまで) | ||
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+ | http:// | ||
+ | 球面性 sphericity | ||
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+ | > 3回以上繰り返しのある分散分析を行うには、球面性の仮定が保たれてないといけない。 | ||
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===== 等分散性がない場合または気にしない場合はWelch Test(Welchの分散分析) Welch ANOVA ===== | ===== 等分散性がない場合または気にしない場合はWelch Test(Welchの分散分析) Welch ANOVA ===== | ||
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===== Welch ANOVAでpost hoc test ===== | ===== 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。) | ||
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https:// | https:// | ||
Benefits of Welch’s ANOVA Compared to the Classic One-Way ANOVA | Benefits of Welch’s ANOVA Compared to the Classic One-Way ANOVA | ||
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{{: | {{: | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | # tukey()関数を用いるためには、source(" | ||
+ | tukey(x, g, method=" | ||
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+ | {{: | ||
+ | → 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。 | ||
+ | |||
===== attachとdetach ===== | ===== attachとdetach ===== |
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