Rによる多重比較検定

Rによる多重比較検定

例）濃度の異なるうま味溶液の官能評価を統計解析する。

サンプル：水(コントロール)

　　　　　　低濃度グルタミン酸溶液

　　　　　　高濃度グルタミン酸溶液

官能評価法：Visual Analogue Scale（VAS、間隔10cm）

統計解析ソフト：改変Rコマンダー(弘前大学医学部保健学科からダウンロード)

多重比較検定の流れ

・シャピロ・ウィルク検定 (Shapiro-Wilk test)

正規性検定：帰無仮説「データが正規母集団に由来する」

↓

・ウィルコクソンの符号付き順位検定（符号付き順位和検定，Wilcoxon signed-rank test）

↓

・Holmの補正(修正)

http://www.med.osaka-u.ac.jp/pub/kid/clinicaljournalclub1.html

◆改変Rコマンダーを開く

改変Rコマンダーのファイル→ファイル「bin」→Rgui

◆データの取り込み

データをコピー

「データ」→「データのインポート」

「OK」 

◆解析

「統計量」→「差の検定」→「反復測定の差の検定」

検定をする対象を選ぶ→「OK」

Rコマンダーに結果が、基本画面に図が表示される。

右の図の下に箱ひげ図が隠れている。

◆結果(Rコマンダーから抜粋)

> .Responses <- na.omit(with(Dataset, cbind(コントロール, 高濃度, 低濃度)))

> repanova(.Responses)

$`シャピロ・ウイルク検定（左列のデータから順にp値を表示）`

[1] 0.012425155 0.017273723 0.006675196

$`フリードマン検定のp値（有意差あり）`

[1] 5.786401e-06

$判定

[1] "シャピロ・ウィルクの正規性検定によって，何れかがp<0.05で正規分布とはいえないので，フリードマン検定を行った結果，p= 0 で有意差がありました"

$`ウィルコクソン検定（ホルムの修正）`

           Pairwise comparisons using Wilcoxon signed rank test

data:  XX and YY

  1       2     

2 5.1e-06 -     

3 0.05353 0.00044

P value adjustment method: holm

★結果をもとにアスタリスクを付けてあげるとそれっぽい。

参考文献

以下2冊