[fpr 2030] 多重比較とAICErrors-To: owner-fpr@nuis.ac.jp

Naohito Chino

橋本様、

  メール拝見しました。日曜から木曜いっぱい、阪大での学会に行っており、今朝
  大学に戻り、メールを拝見しました。

千野
 
> はじめまして。
> 産総研にいる筑波大学の院生の橋本幸紀と申します。
> 
> 3つ以上の平均値の差の検定をする場合、
> ふつう分散分析をして多重比較をすると思うのですが、
> 
> 最近読んだ
> 「情報量基準による統計解析入門」鈴木義一郎(講談社)では
> 
> 2つの平均値が等しいとしたモデルの情報量基準と
> 異なるとしたモデルの情報量基準
> とを比較して、その値が小さいほうのモデルを選択する
> ということを
> それぞれの組に対して行う
> というやりかたで比較していました。
> 
> これだと有意水準に頭を悩ませないですむし、
> 「差があるとは言えない」ではなくて
> 「差があると見るより差がないと見たほうが良い」と
> 言うことができるので良い方法のように思いました
> (ただAICとはどういう基準なのかよく分かっていないと
> 結局なんだかよく分からないような気もしましたが)。
> 
> それで、大変興味深い方法だとは思ったのですが、
> そういうふうに平均値を比較しているものを見たことがありません。

  AIC 自身が、伝統的な検定論に従わないモデル選択の方法、と言えますので、
  これまであまり上記の方法は、ポピュラーではなかったと思いますが、もちろん
  1つの分析の選択肢だと思います。

> 
> この辺の事情についてどなたかお詳しい方がいらっしゃったら
> 教えていただけたら幸いです。

  日本では、やはり統計数理研究所のグループではないでしょうか。坂元さんや
  鈴木さんらの。誰が一番ご存知かは、残念ながら知りません。

> 
> 橋本幸紀
> 
> 
> 


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