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返信先:@pahpahdorakkah他2人土器の磁性やらなんやらですけど、母集団を反映してないサンプルだと意味なし。偏りがないか確認が必要で、考古学の知識がないと出来ないと思いますが。 n数だけでなく、効果量、代表性、測定誤差、多重比較など、いろんな要素を考える必要があります。 優位差じゃなくて有意差ですよね?
多重比較の問題でしょうか?大体の場合(社会心理)、大小の方が知りたいので報告しない慣習があるんじゃないですかね。サンプルサイズも大体大きくてほとんど有意になりますし。 #querie_kodai_kusano querie.me/answer/QrHYF4o…
有意差検定、二点間比較の計算手法を多重比較に適応しちゃいかんのは分かるんだけど、多重比較の計算手法を二点間比較に使用するのはいいのか…?有意水準が多重比較前提だから、キツめに計算されてしまうんと違うんか…?
返信先:@PhDTPharmTCorrection無しの場合のp値だと多重比較の場合全てのp値の合計が優位水準(例えばp<0.05)を下回っている必要があるという理解だったのですが違うのでしょうか?Correction無しだと全体の確立が1を超えるという部分がよくわかりません。
これ似たようなことを私も昔やってダメなのに誰も指摘してくれなかったから老婆心ながら指摘すると多重検定です。 実質的に52×9種類の検定をしているため各検定のαエラーが5%の場合、全体を見ると1-(1-0.05)^(468)でαエラーが発生してしまうので多重比較補正が必要。 参考: tjo.hatenablog.com/entry/2018/06/…
茨城大学が無料で公開しているデータサイエンスの講義動画🤗📹農学分野を題材にしており、実社会に活かせる内容を学習できるのが面白い🤗✨各々の先生の説明も丁寧で分かりやすい🌟 ・相関係数と単回帰分析 ・分散分析と多重比較 ・スマート農業 ・ゲノムデータの解析 等 agr.ibaraki.ac.jp/educationprogr… pic.twitter.com/vGCfNNmgQx
私的にfMRIはデータのクオリティ/再現性確保と解析法の厳格な使用が欠かせないと思っている fMRI云々という問題があるといつも思い出すのはDead Parrotならぬ Dead Salmon論文 (2012年イグ・ノーベル賞) これ自身はシンプルな多重比較の話が主だが fMRI研究者必読だと思う teenspecies.github.io/pdfs/NeuralCor… pic.twitter.com/XOq7m99Zn4
『#乱数 を研究するのであれば #多重比較 #多重検定 の補正 [en.wikipedia.org/wiki/Multiple_…] は合理的です。しかし、そうでなければ、なぜ、全ての関連を「#帰無仮説 が真である」との仮定から開始するのでしょうか? 少なくとも、何を研究するかによると思いませんか?』(#ロスマン大先生)教授 @BUSPH
返信先:@EikoFriedIf you are studying random numbers, then adjustments for multiple comparisons makes sense. But otherwise, why would you want to start from the assumption that all relations are null? At the least, don't you think it would depend on what you're studying?
【R studio -多重比較- 】 今回はshapiro-wilk検定、反復測定一元配置分散分析、Tukeyの多重比較を架空のデータをもとに統計分析してみました。群内前後比較研究を想定したのでリハでの臨床研究では活用しやすいのではないかなと思います。 pic.twitter.com/yx6y8DntuC
多重比較の為の補正は必要ない 1990 #KennethRothman @ken_rothman 教授 @BUSPH bu.edu/sph/profile/ke… 〜 評価するデータが、#乱数 ではなく、自然界で観測された実測値である場合は、解釈の誤りを減らせるため、#多重比較 #多重検定 では補正しない方針がより望ましい。〜 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/2081237