dunnet

機能

分散分析表によって表される主効果や交互作用の検定とは別に,群間の差異を Dunnet 法によって検定する.

形式

y = dunnet( x,n )

パラメータ

  1. x : 入力データ (Series,Snapshot)

  2. n : 標本数 (Series)

  3. y : 検定結果 (Series)

    1. y : [0] : 群 1,2 の検定統計量,p = .05 の棄却限界値

    2. y : [1] : 群 1,3 の検定統計量,p = .05 の棄却限界値

    3. y : [k*(k-1)] : 群 k-1,k の検定統計量,p = .05 の棄却限界値

解説

x の形式は anova1 (x,n) と同じ

: 群数

: 群 の観測値数

: 群 の観測値の平均値

と群 の比較

: 誤差分散 (群内不偏分散)

: 誤差の自由度

データ内で最後の群 k を対照群とし,対照群とその他の群の組み合わせについて,

検定統計量

群数 k,自由度 v の Dunnet の数表より棄却限界値 d を求める.

のとき,p = .05 で有意に差があるといえる.

参照

永田 靖,吉田道弘 (1997) : 『統計的多重比較法の基礎』,pp40-45,サイエンティスト社.

Last updated: 2005/11/12