19.18 多重比較を実行する

選択する多重比較検定は、検定する処理によって変わります。多重比較検定を実行したくない場合は、Cancel をクリックします。

多重比較検定を実行するには：

1. Select Factors to Compare から比較したい因子を選択します。
   ANOVA によって算出された P 値 (ダイアログボックスの左上に表示) が Options ダイアログボックスで設定した P 値以下であれば、このオプションが自動的に選択され多重比較検定が実行されます。ダイアログボックスに表示される P 値が Options ダイアログボックスで設定した P 値よりも大きい場合は、多重比較は実行されません。
   
   
2. Suggested Test ドロップダウンリストから実行したい多重比較検定を選択します。
   
   
3. Comparison Type を選択します。選択できる比較タイプは、選択した検定法によって変わります。All Pairwise は、全ての処理対の可能な組合せを比較するもので、Tukey, Student-Newman-Keuls, Bonferroni, Fisher LSD, および Duncan の検定で選択することができます。Versus Control は、すべての実験処理を単一の対照群に対して比較するもので、Tukey, Bonferroni, Fisher LSD, Dunnett, および Duncan の検定で選択することができます。Tukey, Fisher LSD, または Duncan の検定では推奨されません。
   
   
4. Versus Control を選択した場合は、対照群 (control group) を一覧から選択する必要があります。
   
   
5. All Pairwise 比較検定を選択した場合は、Finish をクリックすると検定が継続され、レポートが表示されます。詳しくは、一元配置分散分析の結果を解釈する をご覧ください。
   
   
6. Versus Control (対照群に対する多重比較) を選択した場合は、Next をクリックします。Multiple Comparisons Options ダイアログボックスが表示され、対照群 (control group) を選択するよう指示されます。リストから目的の対照群を選択して Finish をクリックすると検定が継続され、レポートが表示されます。

1. Holm-Sidak 検定
2. Tukey 検定
3. Student-Newman-Keuls (SNK) 検定
4. Bonferroni の t 検定
5. Fisher の LSD (Least Significance Difference) 検定
6. Dunnett の検定
7. Dunn の検定
8. Duncan の多重範囲

 

1. Holm-Sidak 検定

Holm-Sidak 検定は、All pairwise 比較と Versus Control (対照群との比較) の両方で使用します。Tukey や Bonferroni 検定よりもパワフルであるため、それらでは検出できない差を検出することができます。一対比較 (pairwise comparison) 検定における第一のプロシージャーとして推奨されています。

この検定を実行すると、計算された全ての比較の P 値が小さい順に並び替えられます。そして、それぞれの P 値は、臨界水準 (critical level) と比較されます。この臨界水準は、検定の有意水準 (検定オプションで設定) 、P 値の順位、および、比較の総数に応じて変化します。ある P 値が臨界水準を下回っていれば、該当する２群間に有意差があることをあらわします。

 

2. Tukey 検定

Tukey 検定と Student-Newman-Keuls 検定は、多重比較の確率構造に優れた数学的モデルをベースに算出される臨界値の表を使用しますが、それ以外は Bonferroni の t 検定と同様に処理されます。Tukey 検定は全ての比較の誤差を一度に制御するという点で Student-Newman-Keuls 検定よりも保守的です。Student-Newman-Keuls 検定では、検定の間の誤差が k 平均法で制御されます。この検定法は保守性が強く、与えられた差が統計的に有意であるとの判定がされにくいので、All pairwise 比較の検定で推奨されます。

 

3. Student-Newman-Keuls (SNK) 検定

Student-Newman-Keuls 検定と Tukey 検定は、多重比較の確率構造に優れた数学的モデルをベースに算出される臨界値の表を使用しますが、それ以外は Bonferroni の t 検定と同様に処理されます。Student-Newman-Keuls 検定では、 k 平均法で検定間の誤差を制御しますので、全ての比較の誤差を一度に制御する Tukey 検定に比べて保守性が弱くなります。この検定法は保守性が弱いので、与えられた差が統計的に有意である判定されやすくなります。Student-Newman-Keuls 検定は、通常 Bonferroni の t 検定よりも検出力が高く、All pairwise 比較でのみ選択することができます。

 

4. Bonferroni の t 検定

Bonferroni の t 検定は、対応のある t 検定を使って一対比較 (pairwise comparison) を実行するものです。P 値には比較の総数が乗じられます。この検定は、All pairwise と Versus Control (対照群との多重比較) のいずれの比較タイプでも実行可能で、いずれの比較タイプにおいても、最も保守性の強い検定となります。All pairwise 比較検定で保守性を弱くするには、Tukey および Student-Newman-Keuls 検定を、Versus Control (対照群との多重比較) で保守性を弱くするには、Dunnett の検定を参照してください。

 

5. Fisher の LSD (Least Significance Difference) 検定

Fisher の LSD 検定は、All pairwise 比較検定で最も保守性の弱いものです。誤差率 (error rate) を一切制御しないという点で、Tukey および Student-Newman-Keuls 検定とは異なります。群間の差の検出に誤差率の制御を実行しないため、この手法の使用は推奨されません。

 

6. Dunnett の検定

Dunnett の検定は、単一の対照群に対して多重比較を行う手法で、Student-Newman-Keuls 検定に相当します。処理は、Bonferroni の t 検定と同様に行われますが、仮説を検定する臨界値の関連表を導出する際、高度な数学的モデルによって誤差が積み上げられます。この検定は、Bonferroni の t 検定より保守性が弱く、Versus Control (対照群との多重比較) でのみ使用することができます。

 

7. Dunn の検定

順位に基づく分散分析 (ANOVA on Ranks) で処理群のサンプルサイズがそれぞれ異なる場合は、Dunn の検定を必ず使います。Dunn の検定は、All pairwise と Versus Control (対照群との多重比較) のいずれの比較タイプでも実行可能です。欠損値のあるデータで合は、All pairwise の Dunn がデフォルトの検定法になります。

 

8. Duncan の多重範囲 (Duncan’s Multiple Range)

Duncan の検定は、群間に有意差があるか否かの判定において誤差率の許容範囲が広いことから保守性が弱まるという点を除けば、Tukey 検定と Student-Newman-Keuls 検定と手法は同じです。差の検出力は Tukey や Student-Newman-Keuls 検定よりも高いですが、第一種の誤り率 (Type 1 error rate) に対する制御が弱いことから、この使用は推奨されていません。