GLM のその後の比較

その後の多重比較検定。 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、どの平均値が異なっているのかを判断することができます。 比較は、調整されていない値に基づいて行われます。 この検定は、固定被験者間因子に対してのみ使用されます。 GLM 反復測定では、この検定は、被験者間因子がない場合は使用できません。また、その後の多重比較検定は、被験者内因子の水準全体の平均に対して実行されます。 GLM 多変量の場合、その後の検定は従属変数ごとに実行されます。 Advanced Statistics オプションがインストールされている場合のみ、「GLM 多変量」と「GLM 反復測定」を使用することができます。

多重比較検定では、通常、Bonferroni 検定と Tukey の HSD 検定が使用されます。 Bonferroni の検定は、スチューデントの t 検定統計量に基づいて、多重比較が行われるという事実に対して有意水準を調整します。 Sidak の t 検定でも有意水準が調整され、Bonferroni 検定よりも厳しく制限されます。 Tukey の HSD 検定は、スチューデント化された範囲統計量を使用して、すべてのペアごとの比較をグループ間で行い、実験ごとの誤差率をすべてのペアごとの比較の集合の誤差率に設定します。 多数の平均値のペアを検定する場合は、Tukey の HSD 検定の方が Bonferroni 検定よりも有効です。 少数のペアの場合は Bonferroni の方が有効です。

Hochberg の GT2 は Tukey の HSD 検定と類似していますが、スチューデント化された最大法が使用されます。 一般的には、Tukey の検定の方が有効です。 Gabriel のペアごとの比較検定も、スチューデント化された最大法を使用しますが、通常、セルのサイズが均等でない場合は、Hochberg の GT2 よりも有効です。 セルのサイズのばらつきが大きい場合には、Gabriel の検定の方が公平になることがあります。

Dunnett のペアごとの多重比較 t 検定は、処理のセットを 1 つの対照平均値と比較します。 最後のカテゴリーは、デフォルトの対照カテゴリーです。 代わりに、最初のカテゴリーを選択することもできます。 両側の検定を選択することも、片側の検定を選択することもできます。 因子の任意のレベル (対照カテゴリーを除く) の平均値が対照カテゴリーの平均値と等しくないことを検定するには、両側の検定を使用します。 因子の任意のレベルの平均値が対照カテゴリーの平均値よりも小さいかどうかを検定するには、「< 対照カテゴリー」を選択します。 同様に、因子の任意のレベルの平均値が対照カテゴリーの平均値よりも大きいかどうかを検定するには、「> 対照カテゴリー」を選択します。

Ryan、Einot、Gabriel、Welsch (R-E-G-W) は、2 種類のステップダウン多重範囲検定を開発しました。 ステップダウン多重手続きは、最初に、すべての平均値が等しいかどうかを検定します。 すべての平均値が等しいわけではない場合は、平均値のサブセットが等しいかどうかを検定します。 R-E-G-W の F 値は F 検定に基づき、R-E-G-W の Q 値はスチューデント化された範囲に基づきます。 この検定は、Duncan の多重範囲検定や Student-Newman-Keuls の検定 (これもステップダウン多重手続きです) よりも有効ですが、セルのサイズが等しくない場合はお勧めできません。

分散が等しくない場合は、Tamhane の T2 (t 検定に基づくペアごとの控えめな比較)、Dunnett の T3 (スチューデント化された最大偏差に基づくペアごとの比較検定)、Games-Howell のペアごとの比較検定 (公平な場合もある)、または Dunnett の C (スチューデント化された範囲に基づくペアごとの比較検定) を使用してください。 モデルに複数の因子がある場合、これらのテストは有効ではないため、生成されません。

Duncan の多重範囲検定、Student-Newman-Keuls (S-N-K) の検定、Tukey の b 検定は、グループ平均を順位付け、範囲の値を計算する範囲検定です。 これらの検定は、先に述べた検定ほど頻繁には使用されません。

Waller-Duncan の t 検定は、Bayesian のアプローチを使用しています。 この範囲検定は、サンプル・サイズが等しくない場合にサンプル・サイズの調和平均を使用します。

Scheffé の検定の有意水準は、この機能で使用できるペアごとの比較だけでなく、グループ平均で考えられるすべての線型結合を検定できるように設計されています。 結果的に、Scheffé の検定は他の検定よりも控えめになってしまうことが多いため、有意確率を求める場合は、平均値間の差が大きくなければなりません。

最小有意差 (LSD) のペアごとの多重比較検定は、グループのすべてのペア間の多重 t 検定に相当します。 この検定の欠点は、観測された有意レベルを多重比較用に調整する試みが行われないことです。

テストが表示されました。 ペアごとの比較は、LSD、Sidak、Bonferroni、Games-Howell、Tamhane の T2 と T3、Dunnett の C、Dunnett の T3 で使用することができます。 範囲検定の等質サブグループは、S-N-K、Tukey の b、Duncan、R-E-G-W の F、R-E-G-W の Q、Waller で使用することができます。 Tukey の HSD 検定、Hochberg の GT2、Gabriel の検定、Scheffé の検定は、多重比較検定でもあり、範囲検定でもあります。

GLM のその後の検定を実行するには

  1. メニューから次の項目を選択します。

    分析 > 一般線型モデル

  2. 「1 変量」、 「多変量」、または 「反復測定」を選択します。
  3. ダイアログボックスで、「その後の検定」をクリックします。
  4. 「因子」ボックスで分析する因子を選択して、「その後の検定の対象」リストに移動します。
  5. 必要な検定を選択します。

モデルで共変量が指定されている場合、その後の検定を使用することはできません。

Advanced Statistics オプションがインストールされている場合のみ、「GLM 多変量」と「GLM 反復測定」を使用することができます。