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] – [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] adash333 | 00.初めての医療統計rとezr:14.rでone-wayanova [2021/06/14] – [one-way ANOVAリンク] adash333 | ||
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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 | ||
+ | 球状性とも訳される。 | ||
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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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+ | https:// | ||
+ | APRIL 12, 2021 BY ZACH | ||
+ | How to Perform Welch’s ANOVA in R (Step-by-Step) | ||
https:// | https:// | ||
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2 years ago | 2 years ago | ||
Welch' | Welch' | ||
+ | → R 4.0.0では、install.packages(" | ||
https:// | https:// | ||
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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。) | ||
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+ | https:// | ||
+ | Benefits of Welch’s ANOVA Compared to the Classic One-Way ANOVA | ||
+ | By Jim Frost | ||
+ | |||
+ | > The Games-Howell post hoc test, like Welch’s analysis of variance, does not require the groups to have equal standard deviations. Conversely, Tukey’s method does require equal standard deviations. | ||
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+ | |||
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+ | http:// | ||
+ | の、スライドp25 | ||
+ | (引用ここから) | ||
+ | {{: | ||
+ | (引用ここまで) | ||
+ | http:// | ||
+ | 一元配置分散分析と多重比較 Last modified: Apr 09, 2015 | ||
+ | < | ||
+ | # インストールは,以下の 1 行をコピーし,R コンソールにペーストする | ||
+ | source(" | ||
+ | </ | ||
+ | 関数のインストールが必要。 | ||
+ | < | ||
+ | source(" | ||
+ | </ | ||
+ | 使用例 | ||
+ | < | ||
+ | x <- c( | ||
+ | 205, 206, 164, 190, 194, 203, | ||
+ | 201, 221, 197, 185, | ||
+ | 248, 265, 197, 220, 212, 281, | ||
+ | 202, 276, 237, 254, 230 | ||
+ | ) | ||
+ | g <- rep(paste(" | ||
+ | data <- list(x,g) | ||
+ | oneway.test(x~g, | ||
+ | </ | ||
+ | {{: | ||
+ | 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。 | ||
+ | < | ||
+ | # tukey()関数を用いるためには、source(" | ||
+ | tukey(x, g, method=" | ||
+ | </ | ||
+ | {{: | ||
+ | → 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