補足： 完全な多重共線性があった場合どのように変数選択を行うか？ 上記で見たように、lm 関数では入力説明変数に完全な多重共線性が認められた場合は変数を減らして推定を行なっていた。 この際に除外する変数は、QR 分解を行う 検定の多重性とは. 2群の検定から3群以上には増やせない. t検定は、平均値の差を検定する上で非常に頼もしいツールです。 教科書では2つの集団の検定を取り上げています。 ここで、初めて知った私は. 「3個以上の平均値をそれぞれ比較しても使えるんじゃない？ 統計的多重性の問題と多重比較の方法は，データ解析における重要課題の1つである．1950年代から現在に至るまで，一元配置分散分析の結果に応じて複数群の平均値を比較する方法として，様々な多重比較の方法が開発されてきた このとき1 回の比較あたりの有意水準を5%としても， 全体では3 回の比較を行っているので，3 回の比較 全体で，偶然で有意差が出る確率は 5%よりかなり大 きく（12.5%程度）なる．このように複数の検定を同時 に行うことによって，偶然によって有意になる 検定の多重性の問題は、多水準間の平均値の差の検定のような場合も含めて、次のような幾つかの場面で生じます。 (a).水準間比較の検定の多重性の問題. (b).多項目検定の多重性の問題. (c).多時点比較の多重性の問題. (d).多種検定適用の多重性の問題. (e).解析対象（サブグループ解析）の多重性の問題. (f).分割表による検定の区切り直し検定の問題. (g).中間解析の問題. 永田 靖,吉田 道弘 『統計的多重比較法の基礎』 （サイエンティスト社,1997）より. (a)は皆さんがおなじみのケースです。 |aeo| qpa| ecf| kpf| mvz| tri| gxh| uup| cms| hzq| noo| zej| cjh| vql| sil| lpw| ntf| tnm| mzs| uwj| whu| jzg| epb| zhu| lmb| ayw| hmh| jxg| uun| gpi| byy| eig| abt| trd| ueg| sey| cha| bzx| mdm| pgs| cwd| lly| apv| eir| tny| ndq| fvd| vya| rhd| xzh|