内容説明
本書は、群間比較のための様々な種類の多重比較法の手法の中から、基本的な方法を中心としていくつかを選んで解説している。
目次
第１章 イントロダクション―本書の読み方と準備
第２章 多重比較法はなぜ必要か―多重比較法が求められる典型的な例
第３章 多重比較法の考え方―基本的な概念と用語
第４章 基本的な手法―正規分布を前提とした方法
第５章 ノンパラメトリック法―正規分布を前提としない方法
第６章 ボンフェローニ法と関連する方法―ボンフェローニの方法およびその改良版
第７章 ステップダウン法―性能のより高い方法
第８章 多重比較法における検出力―様々な種類の検出力と各手法の比較
第９章 多重比較法で用いる確率分布―各種確率分布と正確な棄却限界値の求め方
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
yaginuuun
1
多重比較法が網羅的なのと、それらの比較という内容。多重比較法はきちんと数式含めて載っているものが希少なので読めて良かった2020/09/01
畳屋民也
0
半分程度までざっと読んだ。 ３パターン以上の比較を行う際の注意点・手法を順を追って解説。 数式は多いものの、例が多く提示されているので比較的読みやすかった。 クリック率やコンバージョン率の A/B テストで3つ以上のパターンを配信することがしばしばあるが、そのような時にどう対処するのが妥当かを知りたくて読んだ。 正規分布を仮定したケースと順位づけ可能なケースがメインで、比率については直接扱われていなかったものの、正規分布のケースを応用すれば良さそう。2022/05/08
ねこぽん
0
実験データを論文にまとめるときに、2群間の比較をよく行います(t検定)。しかし3群間、4群間の比較はどうするの?といったとき、よく理解している研究者は以外と少ないものです。実際には多数回の検定を繰り返すとき、検定のエラー率が上がりますから、より厳しい検定をしなければなりません。それをどのようにするべきか、理論的基礎を数学を用いて説明しています。大変重要な概念ながら日本語での解説は希少で、なおかつ本書籍は数学のプロでなくてもある程度理解できるように書かれており、あらゆる実験科学者にお薦めできます。
