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ノンパラメトリック検定でも多重比較ができる? [ノンパラメトリック検定]

「これは使えるかも! Kruskal-Wallis検定」の記事で3つのグループの順序データの検定では,多重比較ができないとコメントしましたが,できるそうです.
石村(2001)がその方法を紹介しています.

■A地区、B地区、C地区×地区への愛着(1全くそう思わない-5非常にそう思う)の分析の場合
はじめに,Kruskal-WallisのH(K)(ノンパラメトリック検定”の“K個の独立サンプルの検定”)で有意な差が確認されました.次に,どこのペアで差がみられるかの検定は,以下の手順になります.
*全体で差がないのに多重比較をしていいのかに関しては議論があります.
 (多重比較は別物という考えている研究者もいるそうです)

■各ペアごとの“ノンパラメトリック検定”の“2個の独立サンプルの検定”
A-B,B-C,C-Aのペアで“Mann-WhitneyのU”などの検定を行います.
ただし,そのままの結果を採用してしまうと検定を繰り返すことになり,第1種の過誤(差がないのに差があると判断する)が有意水準のα=5%や1%以上になっています.
■αを検定を繰り返した数で割り算をしてコントロール
そこで,この確率をコントロールする方法として,石村(2001)はボンフェローニの修正を紹介しています.やり方は簡単,5%(1%)を検定を繰り返す数(ここではグループ数=3)で割り算とした水準で,ペアの確率が有意がどうか判断します.
例えば,有意水準を5%にした場合,
有意確率<.01675(5%/3)なら,5%の水準で有意と判断します.

*ユーザーの立場として,こんな安易なやり方でいいのか疑問があります.
(てゆうか,ボンフィローニの修正ってこんな簡単な計算でできるの?)
*多重比較における有意水準のコントロールは,データの特性に応じて多様な方法が考えられているように,この分析がどこまで適用できるか判断が難しいです.

引用文献
石村貞夫, 2001, SPSSによるカテゴリカルデータ分析の手順, 東京図書


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kazpb1400c

こんにちはkazpb1400cと申します。統計について、勉強中で基本的なことかもしれませんが、以下のことを教えていただけれ ば幸いです。大学生の男女(Aとする)に教科でつけたい力11項目(Bとする)(各項目:全く〜非常にの4段階)についてspssの「2元配置(対応のある因子と ない因子)の分散分析と多重比較」で行いました。Aで差があり、Bで差がありましたが、A*Bでは差がありませんでした。つまり交互作用がありませんでした。し かし、11項目中、どの項目に男女の差があるかを見たい場合にボンフィローニの多重比較(単純効果の検定)によって有意差を出してもかまわないのでしょうか、不 可ならどのような方法で検定すればよいのでしょうか、教えていただければ幸いです。kazpb1400c@ybb.ne.jpまでメールいただければ幸いです。
by kazpb1400c (2005-09-19 22:53) 

freak

>Kazpb1400c様
freak@管理人です
コメントが遅くなり恐縮です。

*メールに代えさせて返答させていただきます。

被験者間要因(2水準;男女)×被験者内要因(11水準;つけたい力の種類)の2要因混合計画を行ったのでしょうか?
従属変数が教科に対する“つかたい力”の評定値?

■交互作用が有意出ないときは,
単純主効果の検定は行いません(後藤ら,2000)
■交互作用がなく,男女の主効果があるなら,
11種類のつけたい力に一貫した男女差がみられるのではないでしょうか?
(2水準なので検定をする必要はありません)
*各つけたい力ごとにグラフを描いてみればわかります。
**どの“つけたい力”の評定値が高いかを見たいときに,多重比較を行う。

解釈がまちがっていたら恐縮です。
引用文献
・後藤宗理・大野木裕明・中澤潤 2000 心理学マニュアル 要因計画法 北大路書房
by freak (2005-10-05 20:38) 

Deco

はじめまして。
私はよくノン・パラメトリック検定,特にKruskal-Wallis検定を利用します。
で,多重比較なのですが,可能です。ただ,SPSSのプルダウン・メニューで
実施できないだけです。

「統計的多重比較法の基礎」サイエンティスト社

という書籍においていくらか方法が紹介されていますし,非常に汎用性の高い手法であるScheffeの方法も,Web上のJAVAスクリプトで利用可能です。
http://www.clg.niigata-u.ac.jp/~takagi/jkw-test.html
by Deco (2005-12-24 16:52) 

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