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
+++ 00.初めての医療統計rとezr:14.rでone-wayanova [2021/06/14] (現在) – [one-way ANOVAリンク] adash333
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 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)
+http://stack.sakura.ne.jp/stat/index.php?%E7%90%83%E9%9D%A2%E6%80%A7
+球面性　sphericity
+> 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。
 ===== 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>
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 </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。
 ===== attachとdetach =====

00.初めての医療統計rとezr/14.rでone-wayanova.1623684639.txt.gz · 最終更新: 2021/06/14 by adash333