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Statistics
Chapter 10: Analysis of Variance
10.5:
多重比較テスト
多重比較テストは、MCTと略され、通常、複数のサンプルを1つ以上のテストと比較した後に実行される事後分析です。MCTは、複数のサンプル間で有意に異なるサンプル、または複数の因子の中の因子を特定するのに役立ちます。
有意水準アルファレベル0.05を使用して2つのサンプルを比較するのは簡単です。つまり、比較するサンプルペアは1つだけです。しかし、サンプル数が増えると、有意に異なるサンプルを特定することは難しくなります。これは、比較するサンプルペアまたはペアワイズ比較の数がサンプルの数とともに増加するためです。さらに、タイプIの誤差の割合は、ペアワイズ比較の数とともに増加します。
MCTは、有意性のアルファ値を補正し、タイプIエラーを減らすことにより、複数のサンプル間で有意に異なる平均を特定するのに役立ちます。さらに、サンプルサイズが等しいまたは等しくないデータセットに対して異なるMCTを使用することができます。一般的に使用されるMCTの例としては、ボンフェローニ検定があります。
多重比較検定(MCT)は、一般にANOVAなどの仮説検定を使用して複数のサンプルを比較した後に行われる事後分析の一種です。
多くのグループを比較したり、一部のグループで複数の因子を検定したりする場合、MCTは主に、他のグループと有意に異なる特定のグループ、または有意な影響を引き起こす因子を特定するのに役立ちます。
例えば、ゼブラフィッシュの2つのグループを比較する場合、有意水準0.05で平均体長が有意に異なるグループを簡単に特定できます。
テストグループの数を増やすと、平均が大きく異なるグループを見つけるのがますます難しくなります。
このような場合、ペアワイズ比較では、タイプ I エラーの割合も高くなります。
MCT は、このような場合に、アルファ値を修正してタイプ I エラーを減らすことで、大幅に異なるグループを特定するのに役立ちます。
MCTには、サンプルサイズが等しい場合と等しくない場合に使用できるさまざまなタイプがあります。最も一般的に使用されるMCTはボンフェローニテストです。
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