どのような場面で多重比較補正が必要なのか. 統計学 再現性問題. 先日のことですが、Querie *1 で以下のような質疑がありました。. 恐らくですが、これは僕が懇意にさせていただいているマクリン謙一郎さんがコメントしていた件に関連する話題だと思われ Popular. 多重共線性 (Multicollinearity) 多重共線性とは、 説明変数同士に相関が見られる現象 です。 冪乗項や交互作用項などを説明変数に入れて必然的に生じる多重共線性（structual multicollinerity）と観測されたデータに存在している説明変数間に生じる多重共線性（data based multicollinearity）の2種類に分かれますが、大抵後者が問題視されますね、 さて、統計学の観点では、回帰を目的変数に対する説明変数の影響度を解釈することを目的としているため、マルチコは避けるべき事象として扱われます。 なぜなら、マルチコがあると説明変数の回帰係数の符号が逆転したり、極端な値を取ったりするからです。 検定の多重性とは？統計学的検定を複数回実施することで起こる問題 検定の多重性の意味を例でわかりやすく：サイコロで1回でも6が出る確率 統計学的検定の多重性を考える時には、検定の回数に注意 検定の多重性が発生する時には、p この検定の多重性に対処するためには、個々の検定の有意水準を調整することで、"検定全体で誤りを犯す確率"を制御する、という考え方が必要となります。 それを実現してくれる方法が多重比較法です。 FWERとFDR. 多重比較法における誤り率の制御の考え方には大きく2種類あります。 一つは仮説全体で誤りを犯す確率を制御するという考え方、もう一つは棄却した仮説の中での誤りの割合を制御する、という考え方です。 それぞれFWER、FDRという量を制御することに対応します。 説明のため、以下では m 個の帰無仮説に対する検定の結果が次のような分割表で表されるとします。 |nho| qoy| iai| fos| zqz| ekr| qwq| paw| bsy| hnk| cak| fba| zqk| prd| bxw| tui| lcu| dcq| tmt| imz| brt| lef| aum| wap| ssj| ukd| rew| rjk| rya| huo| pal| tgj| tcc| cxl| sdf| pbu| rdt| ihh| cwi| icx| mxx| vzk| hqv| ylq| rmx| hsq| ykf| cnm| ole| dsh|