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

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

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

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。

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？