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  • 対象とする言語：日本語

    • 19.5 一元配置分散分析 (ANOVA) - ヒューリンクス

    1. https://www.hulinks.co.jp
    2. sigmaplot
    3. usersguide

    Multiple Comparison (多重比較)：一元配置分散分析 (One-Way ANOVA) では、幾つかの処理群の間に差がないという仮説を検定しますが、どの群に差があるのか、すなわち、群 ...


    分散分析と多重比較

    1. http://www2.hak.hokkyodai.ac.jp
    2. html
    3. 09anova

    平均値差と臨界値 HSDを比較して判定する。 平均値差と臨界値 HSDを比較し、平均値差がHSDより大きければ H0を棄却し、各有意水準において差が有意であると判定する。


    ANOVA君/多重比較の方法 - 井関龍太のページ

    1. http://riseki.php.xdomain.jp
    2. 多重比較の方法

    2023/12/19 -分散分析で主効果（または，単純主効果）が有意であった場合にのみ多重比較を行うことにすると，論理的な見地から見た残りの仮説数は，上で述べたよりも ...


    私のための統計処理 ー多重比較検定 - UMIN PLAZAサービス

    1. https://plaza.umin.ac.jp
    2. ~beehappy
    3. stat
    4. com-ph

    事前比較 (A priori comparisons)： 結果を分析する前に，理論的な背景などにより，比較する平均値についての仮説がある場は、 ANOVA抜きで、多重比較を行う。


    1. 分散分析と多重比較 - Math工房

    PDF
    1. http://www.math-koubou.jp
    2. stata
    3. files
    4. anova1s

    し、多重比較機能も包含するなど、より使いやすさを追求したコマンドです。 1. 分散分析と多重比較. 2. 分散分析の前提条件. 3. 一元配置 ANOVA – oneway.


    一元配置分散分析（ANOVA）における多重比較の方法と計算式

    1. https://support.minitab.com
    2. anova
    3. multiple-comparisons

    Minitabには、一元配置分散分析において複数因子の平均値を比較するために、Tukey法、Fisher法、Dunnett法、HsuのMCB法、Games-Howell法の5つの方法があります。


    分散分析の下位に多重検定を置くな

    1. https://biolab.sakura.ne.jp
    2. anova-post-hoc-multiple-com...

    2022/5/17 -分散分析 ANOVA の下位検定（事後検定 post hoc test）が多重検定ではなく，それぞれ異なる目的で独立に検定される。他の検定でも同様である。


    分散分析 (ANOVA) の平均の多重比較 - MATLAB multcompare - MathWorks

    1. https://jp.mathworks.com
    2. ...
    3. 分散分析と共分散分析

    この MATLAB 関数 は、1 因子 anova オブジェクトについて、平均の多重比較の結果を含む table m を返します。


    多重比較の前に分散分析をやらないといけないの？ - 統計学入門一歩先へ

    1. https://mstour.hatenablog.com
    2. entry
    3. 2021/09/28

    2021/9/28 -この方法は、「対比(Contrast)を使って表現することのできる帰無仮説のすべて」を検定したとしても第一種の過誤確率が所定の値を超えないようにする方法 ...


    多重比較でグループ平均の差を評価する - Support - Minitab

    1. https://support.minitab.com
    2. anova
    3. multiple-comparisons

    平均の多重比較では、どの平均に差があるかを検討したり、平均の値の間にどれくらい差があるかを推定することができます。1組の信頼区間、1組の仮説検定またはそれら ...

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    テューキーの範囲検定

    テューキーの範囲検定は、一段階多重比較法ならびに統計検定の一種である。テューキーの範囲検定、テューキー法、テューキーのHSD 検定としても知られている。名称はジョン・テューキーに因む。テューキー法では全ての可能な平均の対を比較し、「スチューデント化された範囲分布」 を用いる。テューキーのHSD検定は、テューキーの平均差検定と混同してはならない。 テューキーの検定は、全ての処理の平均をその他全ての処理の平均と比較する。つまり、全ての一対比較の組 \mu _{i}-\mu _{j}\, に同時に適用され、期待される標準誤差よりも大きな2つの平均の間の差を特定する。全ての標本の大きさが等しい時、この集合に対する信頼係数は厳密に1 − αである。標本の大きさが等しくない場合、信頼係数は1 − αより大きくなる。言い換えれば、テューキー法は標本の大きさが等しくない場合は保守的である。 よくある誤解として分散分析で有意差があった後に、テューキーの検定といった多重比較を行うべき、というものがある。しかし、分散分析で有意差が認められなくても、多重比較で群間に有意差が認められることはありうるため、群間の比較に興味がある時は多重比較の前に分散分析を行うべきではない。 元々はサンプルサイズが等しいときの方法がテューキーの方法と呼ばれており、サンプルサイズが等しくない場合に拡張したものがテューキー・クレーマーの方法である。サンプルサイズが等しい場合、最大タイプIファミリーワイズエラー率は有意水準αと一致する。サンプルサイズが等しくない場合にも、最大タイプIファミリーワイズエラー率がα以下になることが証明されている。