「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---010

★ ノンパラ多重比較について ★

　36　ノンパラ多重比較について　　KEI　　2000/09/18 (月) 15:21
　　41　Re: ノンパラ多重比較について　　DISIR　　2000/09/18 (月) 19:13
　　　44　Re^2: ノンパラ多重比較について　　KEI　　2000/09/19 (火) 08:55
　　　　46　Re^3: ノンパラ多重比較について　　DISIR　　2000/09/19 (火) 10:03
　　　　　47　Re^4: ノンパラ多重比較について　　KEI　　2000/09/19 (火) 10:20
　　　　　　49　Re^5: ノンパラ多重比較について　　???　　2000/09/19 (火) 11:30
　　　　　　　87　Re^6: ノンパラ多重比較について　　KEI　　2000/09/20 (水) 16:44
　　　　　　　　91　Re^7: ノンパラ多重比較について　　???　　2000/09/21 (木) 07:14

36.　ノンパラ多重比較について　　KEI　　2000/09/18 (月) 15:21

何度もすみません。ご存じの方お教え下さい。
ノンパラ多重比較の場合，Stellの方法とDunnett型がありそれぞれ順位変換の際にSeparate rankingとJoint rankingで行われます。
ところで，両者のうちどちらかの手法を採択しようとする場合，どんな理由でどちらを選べば良いのでしょうか?
Steelの方が検出力が高いと聞きましたが，そうなんでしょうか?

　　　　　[このページのトップへ]

41.　Re: ノンパラ多重比較について　　DISIR　　2000/09/18 (月) 19:13

> 何度もすみません。ご存じの方お教え下さい。
> ノンパラ多重比較の場合，Stellの方法とDunnett型がありそれぞれ順位変換の際にSeparate rankingとJoint rankingで行われます。
> ところで，両者のうちどちらかの手法を採択しようとする場合，どんな理由でどちらを選べば良いのでしょうか?
> Steelの方が検出力が高いと聞きましたが，そうなんでしょうか?
Dunnett型はTukey型に対する用語なのでJoint-rankingのみをDunnett型というのはおかしい。このことを別にして，説明すると，群をC，L，M，Hとした場合，Joint-rankingはC vs Hの差の検出が優れている。Separate- ranking（Steel）はC vs Lの差の検出が優れている。

　　　　　[このページのトップへ]

44.　Re^2: ノンパラ多重比較について　　KEI　　2000/09/19 (火) 08:55

DISIRさん，こんにちは。

> Dunnett型はTukey型に対する用語なのでJoint-rankingのみをDunnett型というのはおかしい。このことを別にして，説明すると，群をC，L，M，Hとした場合，Joint-rankingはC vs Hの差の検出が優れている。Separate- ranking（Steel）はC vs Lの差の検出が優れている。
L, M, Hとは低，中，高用量と言うような設定でしょうか?
薬物の作用を見ようとする場合，用量反応に直線性が想定できる場合は通常Hの方が変化は大きくなります。ということは，Steelの方が検出力が高いと言うことにはならないのでしょうか?

　　　　　[このページのトップへ]

46.　Re^3: ノンパラ多重比較について　　DISIR　　2000/09/19 (火) 10:03

> L, M, Hとは低，中，高用量と言うような設定でしょうか?
> 薬物の作用を見ようとする場合，用量反応に直線性が想定できる場合は通常Hの方が>変化は大きくなります。ということは，Steelの方が検出力が高いと言うことにはな
>らないのでしょうか?
Cはコントロール，L, M, Hとは低，中，高用量です。おっしゃる通り，用量反応に直線性が想定できる場合は一般的にはSteelの方が検出力が高いです。ただし，H群に外れ値がある場合どうでしょうか?「C(2,3,4)，L（5,6,7），M（8,9,10）， H（11,12,1）」この場合，joint-rankingでのC VS HのP値は0.2138，SteelのP値は0.8509です。
常に一方が良ければrankingの問題の決着がつかないはずはないと思いませんか?

　　　　　[このページのトップへ]

47.　Re^4: ノンパラ多重比較について　　KEI　　2000/09/19 (火) 10:20

> 常に一方が良ければrankingの問題の決着がつかないはずはないと思いませんか?
なるほど。結局どの比較をしたいか，目的に応じて手法を選択すると言うことなんでしょうね。
有り難うございました。

　　　　　[このページのトップへ]

49.　Re^5: ノンパラ多重比較について　　???　　2000/09/19 (火) 11:30

> > 常に一方が良ければrankingの問題の決着がつかないはずはないと思いませんか?
> なるほど。結局どの比較をしたいか，目的に応じて手法を選択すると言うことなんでしょうね。
> 有り難うございました。

　納得されたようで，よけいなお世話かもしれませんが;

　処理の位置関係に直線的な関係がある場合は，ノンパラでも別の方法を使うはずです．パラメトリックのウイリアムズ法の変法があると思います．（名称，失念）

　Joint Ranking法を多重比較に使うことは，避けた方がよいと思います．一般的な参考書にはJoint Ranking法が時々載っていますが，αの制御に問題があるので多重比較法の専門家は推奨していません．

　　　　　[このページのトップへ]

87.　Re^6: ノンパラ多重比較について　　KEI　　2000/09/20 (水) 16:44

> 　処理の位置関係に直線的な関係がある場合は，ノンパラでも別の方法を使うはずです．パラメトリックのウイリアムズ法の変法があると思います．（名称，失念）
これはShirley-Williamsのことでしょうか。

> 　Joint Ranking法を多重比較に使うことは，避けた方がよいと思います．一般的な参考書にはJoint Ranking法が時々載っていますが，αの制御に問題があるので多重比較法の専門家は推奨していません．
確かに「統計的多重比較法の基礎」には出てきませんね。宜しければ上記のことをもう少し詳しく説明していただけないでしょうか?

　　　　　[このページのトップへ]

91.　Re^7: ノンパラ多重比較について　　???　　2000/09/21 (木) 07:14

> これはShirley-Williamsのことでしょうか。

　「統計的多重比較法の基礎」には，そう書いてあります．

> 確かに「統計的多重比較法の基礎」には出てきませんね。

　この本の内容は，参考文献にあげられている Hochberg and Tamhane (1987) と Hsu (1996)に，かなりの部分を負っています．Joint Rankingについては，検出力が優れている場合もあるのですが，採用した有意水準を多重比較全体では越えてしまう欠点を持つことを2冊とも指摘し，Separate Rankingを推奨しています．そのためだろうと思います．

　　　　　[このページのトップへ]