
データ貼り付け,答えがポン!
 3群以上の平均値の比較に用いる多重比較をエクセルで簡単便利に.
とにかく,細かく検討しようといろいろ検定を行うと多重問題に遭遇することがわかりました.多重比較の研究が新しいせいか,従来使用されていた多重比較の方法が,使用できないことが証明されたり,研究分野によって多重比較が問題になったり,ならなかったりしているのが現状のようで,まだまだ課題の多い分析手法だということもわかりました.たとえば分散分析後多重比較の検定を行うことは厳密には多重性が問題になりますが,研究者によってはそれくらいは"可"としています.また本によっては分散分析後に多重比較検定をするように書かれているものもあります.(中略)近年,研究,論文作成時に求められる統計解析の中で,特に多重比較の検討を多く目にするようになりました.編集部から「困っている人がたくさんいるので何とかしてほしい」との要請があり,かなり勉強して,付録の多重比較ソフト『虎猫』を完成させました.(まえがきより抜粋)
0. 多重比較の考え方
 解説編1:よく使用される多重比較
 1. Tukey-Kramerの方法
 2. Games-Howellの方法
 3. Schefféの方法
 4. Dunnettの方法
 5. Williamsの方法
 解説編2:ノンパラメトリックの多重比較
 6. Steel-Dwassの方法
 7. Steelの方法
 8. Shirley-Williamsの方法
 解説編3:有意水準を調整して行う多重比較
 9. Bonferroniの方法
 9.1 Bonferroniの方法1(t-検定の場合)
 9.2 Bonferroniの方法2(U-検定(Mann-Whitney検定)の場合)
 9.3 Bonferroniの方法3(平均値以外で多重比較の場合)
 10. Holmの方法
 11. Shafferの方法
 実例編
 12. 薬学系:成分投与による影響実験
 12.1 実験条件1:毒性強度の比較
  12.1.1 差の出にくいTukey-Kramerの方法
  12.1.2 差の出にくいBonferroniの方法1-1
  12.1.3 差の出やすいHolmの方法とShafferの方法
 12.2 実験条件2:対照群より毒性のあるもの
  12.2.1 対照群と順序関係のない処理群で Dunnettの方法
 12.3 実験条件3:毒性を示すのはどこからか
 12.3.1 対照群と順序関係のある処理群で Williamsの方法
 13. 教育系:大学教育における評価の裁量格差
 13.1 Bonferroniの方法の3:χ2-検定による評価の裁量の検定
 13.2 Holmの方法とShafferの方法による評価の裁量の検定
 14. 生物学系:飼育環境における抱卵数の変化
 14.1 実験条件1:飼育環境がすべて独立している場合
  14.1.1 差の出にくいTukey-Kramerの方法
  14.1.2 差の出にくいBonferroniの方法1-1
  14.1.3 差の出やすいHolmの方法とShafferの方法
 14.2 実験条件2:対照群と比較してよりよい環境は
  14.2.1 対照群と順序関係のない処理群でDunnettの方法
 14.3 実験条件3:対照群と比較してどの混合割合から差が出るか
  14.3.1 対照群と順序関係のある処理群でWilliamsの方法
 15. 栄養学系:生鮮食品保存時の栄養素の変化
 15.1 実験条件1:データが独立している場合の含有量の比較
  15.1.1 差の出にくいTukey-Kramerの方法
  15.1.2 差の出にくいBonferroniの方法1-1
  15.1.3 差の出やすいHolmの方法とShafferの方法
 15.2 実験条件2:今よりよい保存場所は
  15.2.1 対照群と順序関係のない処理群でDunnettの方法
 15.3 実験条件3:どのくらい保存すると差が出るか
  15.3.1 対照群と順序関係のある処理群でWilliamsの方法
 16. ノンパラメトリック法での多重比較例 生物学系:飼育条件による鶏卵重量の比較
 16.1 実験条件1:ノンパラメトリックで,データが独立している場合の鶏卵重量
  16.1.1 ノンパラメトリックで差の出にくいSteel-Dwassの方法
  16.1.2 ノンパラメトリックで差の出にくいBonferroniの方法(U検定(Mann-Whitney検定))
  16.1.3 ノンパラメトリックで差の出やすいHolmの方法とShafferの方法
 16.2 実験条件2:ノンパラメトリックで対照群より大きな鶏卵は
  16.2.1 ノンパラメトリックで対照群と順序関係のない処理群でSteelの方法
 16.3 実験条件3:ノンパラメトリックで対照群より大きな鶏卵になる環境は
  16.3.1 ノンパラメトリックで対照群と順序関係のある処理群で     Shirley-Williamsの方法
 16.4 参考 ノンパラメトリックでGames-Howellの方法:分散の異なる場合の2群の平均値の差の検定(Welchの方法)を用いた多重比較
 付録:Tukey-Kramerの方法,Bonferroniの方法(t-検定),Schefféの方法の検出力の比較