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続いて、自民・立民・維新に対する感情温度を職業別でクロス集計したのが以下 自民は自営業からの好感度が相対的に低めで、農林漁業、主婦・主夫からは高め 立民も自営業は低め、その他・無職 (年金生活者含む) は高め 維新は事務・技術職が高め、主婦・主夫は低め (農林漁業はBonferroniが有意でない) pic.twitter.com/d6C6cO4gd8

バレット@Barrettm95sp

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ちなみにこれを支持政党別ではなく教育程度別 (小中卒・高卒・専修短大卒・大卒・大学院卒の5段階) でやったところ、教育程度が高いほど無回答率が低い傾向がもっとはっきり出ていて、ANOVAでp<.001、Bonferroniは小中卒に対して他の4つすべてがp<.001だった

バレット@Barrettm95sp

1年前の世論調査で、「憲法改正への賛否」「国民負担増への賛否」「選択的夫婦別姓への賛否」といった20の質問に対して、N/A (無回答) の比率を支持政党別に出してみたところ、最も高いのは公明党で、低いのは国民民主、次いで維新だった

バレット@Barrettm95sp

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多重t検定:FWERを守れないのは当然。 Bonferroni:5%以下に制御できてる。やっぱりBonferroni法つよい。 多重t検定に補正をかけるという意味合いで、あえて全群pooled SDは使わなかったけど、pooled SDの場合はどうなるのかは気になるところ

Takuto SAKAI@tsakai_psych

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試しに、多重比較法のFWER弱制御の比較(3群対比較)をモンテカルロシミュレーションしてみた。 多重t検定(+ Bonferroni補正)は組み込みのpairwise.t.testで、TukeyとG-Hは {PMCMRplus} から。 弱制御だけなので、検出力は測ってないです。 pic.twitter.com/eBCE4Nvzof

Takuto SAKAI@tsakai_psych

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今更だけど、多重比較のHolmとTukeyとBonferroniの使い分けが分からない。言われるままTukey使ってたけど。

𓁝たけぶえ𓁢@takebue

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linear mixed modelで群内比較はしていいのか? baselineとの変化が有意かを見たいんやけど、検定回数分のBonferroni補正でいいのか? emmeansでBonferroni補正するとnC2通り検定やるからどうしても有意差出にくくなるんよな Dunnetは群内に使っていいのか?

あっきー@moto_moto_moto

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