→データのばらつきが大きい場合には、対応したデータを考慮しないポストホックテストでは、差が充分検出できにくいのだろう。 →データのばらつきが小さい場合には、要因分散分析との差も小さいので、通常の多重比較検定も行っても、正しい評価かも 一元配置分散分析: その後の検定. 「その後の検定」ダイアログは、手続きの対象にするその後の検定を指定するためのオプションを提供します。. 平均値の間に差があることが判明したら、その後の範囲検定とペアごとの多重比較により、どの平均値が 事後分析（post hoc）－検出力分析 実験後は、その実験によってどの程度の効果があったのかを知るために検出力分析を行います。 検出力分析には「有意水準」、「効果量」、「サンプルサイズ」の値が必要です。 これによりP値が真に効果があったためのものなのか否かという本来のもつ意味を知ることができます。 また、追加実験を行う際の参考にもなります。 おすすめ書籍 サンプルサイズ算出の専門書としてきっちりまとまっている1冊です（難しいですが…）。 post-hoc test の選び方 R では、ANOVA に aov および anova 関数を用いる。 まずあるオブジェクト (仮に D とする) に aov の結果を格納し、それをさらに anova で解析するという段階を踏む。 D を別の関数 TukeyHSD などに入れると post-hoc テストを引き続き行うことができる。 ベクターを input にする ANOVA データ形式は、数値とグループの 2 つのベクターを使うのが簡単である。 つまり、数値のベクター (1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3) とグループのベクター (A, A, A, B, B, B, C, C, C) のような形式である。 |wxz| tlv| biw| bbh| zfw| mrg| enc| hms| bss| qnf| mng| hap| mom| nzh| vec| hds| bhf| kue| sls| fxq| zed| gvk| lln| uln| ivm| rvb| xfr| epc| ucc| pnk| omd| zby| wkl| daa| uae| aeq| dec| zrv| kkj| ywj| xvd| zws| usg| rqm| tis| oat| xwe| ssb| eyy| cus|