多重比較法の選択の再考

多重比較法について訂正と再整理します。
永田・吉田(1997)によれば、多重比較法は第1種の過誤(帰無仮説が正しいのに棄却する→ユーザーの側で考えると、差がないのに差があると判断する)の確率をコントロールする方法であり、第2種の過誤(帰無仮説が正しくないのに棄却しない→ユーザーの側で考えると、差があるのに差がないと判断する)に関してはコントロールをされていない方法であることが指摘されてます(確率を考えるのが、理論的に難しい)。さらに、第1種の過誤の確率のコントロール方法に関してもさまざまな状況が考えられるため、多用な多重比較の方法が考えられています。したがって、研究の手続に応じて適した方法を選択する必要があります。

→小野寺・山本(2004)を用いて小5分調べてみました。

■使用に問題がある検定法
最小有意差(LSD), Student-Newman-Keuls, Duncan, Waller-Duncan
■統制群と実験群で比較
Dunnet(E)・・・統制群と実験条件のすべてと比較する。
■等分散が仮定されている
グループサイズが等しい：Tukey HSD, R-E-G-W(Ryan-Einot-Gabriel-Welsh)のQ
グループサイズが等しくない：Tukey-Kramer, HochbergのGT2
■等分散が仮定されない
グループサイズが等しく、誤差自由度が75以上：DunnettのC, Gabriel
グループサイズが等しく、誤差自由度が75未満：DunnettのT3
＊以前はDunnettのT3を「おそらくDunnettの等分散が仮定されない版」と解釈していました。誤解です。
グループサイズが等しくなく、誤差自由度が75以上：DunnettのC, Games-Howell
グループサイズが等しくなく、誤差自由度が75未満：DunnetのT3

＊さらに小野寺・山本(2004)によれば、厳しく第1種の過誤をコントロールする方法として、Bonferroni, TamhaneのT2, Sheffe, Dunnettが挙げられています。

引用文献
永田靖・吉田道弘, 1997, 統計的多重比較法の基礎, サイエンティスト社
小野寺孝義・山本喜一郎編, 2004, SPSS辞典－BASE編－, ナカニシヤ出版

単純主効果の検定はなぜBonferroniか?

研究やメールから逃避したいので更新します。
なんも脈略もなく
■2要因の分散分析などで、交互作用が有意である場合、ある水準における他方の要因の主効果をみる単純主効果の検定を行うことがあります。その際、マニュアル本では、信頼区間の調整として、LSD、Bonferroni、Sidakのうち、Bonferroniを選択するよう書いています(e.g. 石村・子島,2004; 小塩, 2004)

↑SPSSユーザーとしてなんでBonferroniを使うのか疑問に思いませんか?
　必ずBonferroniを選択するならLSDもSidakもいらない!
■その理由と疑問(小5分ぐらい調べてみました)
＊統計の専門家でないので、詳しい説明ができません。ご容赦ください。
・LSDは多重比較における信頼区間の調整として信頼されていない。
　永田・吉田(1997)によれば、「用いてはならない」とされている。
・では、Bonferroniを用いればいいのか?
　小野寺・山本(2004)によれば、Bonferroniは検定力が低いので、検定力の低さを問題にするなら、使用が難しいと指摘している。
・そして、消去法としてSidakが残る。
　「多重比較法の選択について」で述べたように、 Sidakは、Bonferroniの改良版である。
■じゃぁ、なんでマニュアル本はBonferroniと(固執)するの?
選択の理由が書いていないので、わかりません。
上記のことを考えると、Sidakの方がいいと思います。

引用文献
・石村貞夫・子島潤, 2004, SPSSによる線型混合モデルとその手順, 東京図書
・永田靖・吉田道弘, 1997, 統計的多重比較法の基礎, サイエンティスト社
・小野寺孝義・山本喜一郎編, 2004, SPSS辞典－BASE編－, ナカニシヤ出版
・小塩真司, 2004, SPSSとAmosによる心理・調査データ解析 因子分析・共分散構造分析まで, 東京図書

多重比較法の選択について

統計的多重比較法についての疑問です。
一要因分散分析などを行った際、事後の検定として多重比較を用いることがあります。

その際、SPSSにはいろんな検定方法がありますが、どの方法を用いればいいのでしょうか?　マニュアル本(e.g. 石村, 1997)には詳しくのっていません。
→小5分ぐらい調べてみました(永田・吉田, 1997; 小野寺・山本, 2004)。
＊統計の専門家ではないので、不正確な内容が含まれている可能性があります。ご容赦下さい。

■等分散が仮定される場合
・Tukey：群間ですべての対比較を同時に検定するための多重比較法
＊サンプルサイズが等しくない場合は、Tukey-Kramerを用いる
・Bonferroni：Tukeryと同じ場合に用いられるが、比較ペアが少ないときは、Bonferroniの方が鋭敏
と考えられている。さらに、SidakとHochbergは、このBonferroniの改良版である。
・Dunnett：1つの対照群と2つ以上の処理群があり、対照群と処理群の対比較のみを同時に検定す
るための多重比較法
■等分散が仮定されない場合
・Tamhane：おそらく全ての対比較を同時に検定するための多重比較法
・DunnetのT3：おそらくDunnettの等分散が仮定されない版
SPSSの等分散が仮定されない検定方法については、よくわかりません。
この辺は、小野寺・山本(2004)を詳しく読めば、理解できるかもしれません(まだ、この本をかったばかりで、全部に目を通していません。)
どなたかご存知の方は、教えていただけると助かります。

引用文献
永田靖・吉田道弘, 1997, 統計的多重比較法の基礎, サイエンティスト社
小野寺孝義・山本喜一郎編, 2004, SPSS辞典－BASE編－, ナカニシヤ出版