「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 041

No.06651　比率の差の検定の使い分け　　【kai】　2008/05/29(Thu) 16:50

比率の差の検定の検定にはいくつか手法があります．
それらには使い分けが存在するのでしょうか？
例えば，
処方Aと処方Bをそれぞれ100人に対して行い，ある基準を満たす反応があった人（効果があった人）の数をカウントとしたところ処方Aでは5人，処方Bでは10人であったとします．
このときの処方Aと処方Bでの効果があった人の割合に差があるかどうかを検定した場合，
尤度比検定ではp＝0．1756
Pearsonのカイ二乗検定ではp＝0．1795
Pearsonのカイ二乗検定（連続修正あり）ではp＝0．2829
Wald検定ではp＝0．1877
Fisherの直接確率検定ではp＝0．2828
となります（他にも手法がありますがマイナーなものとして割愛させていただきます）．
Pearsonのカイ二乗検定（連続修正あり）とFisherの直接確率検定はほぼ同じp値，のこ値の方法がほぼ同じp値となります．

感覚としてはFisherの直接確率検定は生起確率をすべて計算している点や連続修正があるカイ二乗検定とも結果が一致するので正確というイメージがあります．
主義の違いということで，どれを使用しても良いのでしょうか？それとも，これらの手法でなにか使い分けがあるのでしょうか？

No.06652　Re: 比率の差の検定の使い分け　　【青木繁伸】　2008/05/29(Thu) 17:18

それぞれの検定についての解説を読めば，その検定が他の検定に比べて良いところ悪いところ，その検定が仮定していること等がわかると思います。Fisherの正確確率検定は良くないとする人もいるわけです。

No.06655　Re: 比率の差の検定の使い分け　　【kai】　2008/05/30(Fri) 13:36

ということは普通に2つの比率を比較する場合はFisherの直接確率検定を使っておけば問題ないと言うことでしょうか．
Fisher の直接確率検定は近似的な方法ではなくすべてのパターンをカウントする方法なので，これ以上正確な方法はないと思います．Pearsonのカイ二乗検定は Fisherの直接確率検定と比較してp値が小さくなる傾向にあるようなので，有意差が出やすいのが気になります．

No.06656　Re: 比率の差の検定の使い分け　　【青木繁伸】　2008/05/30(Fri) 15:15

近似と近似でないといっても，同じものを評価しているのではないのです。
> 有意差が出やすいのが気になります。

有意差が出にくいのが気になる人もいるんです。
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/mb-arc/arc002/077.html
いろいろな意見を参考にしてください。

No.06657　Re: 比率の差の検定の使い分け　　【kai】　2008/05/30(Fri) 16:09

どの方法がいいかというのはリンク先の議論を見る限り，好みの問題のような気がします．
（なかなか面白い議論でした）

比率データの解析は私は臨床系のデータ解析に使用しています．
ので，私の使用用途としては保守的な方法である，Fisherの直接確率検定の方が適していると感じました．（差がないのに差があるとしてしまうことは避けなければならないので）

No.06664　Re: 比率の差の検定の使い分け　　【青木繁伸】　2008/05/30(Fri) 23:17

> 好みの問題のような気がします

なるほど。おもしろい見方ですね。