Freidmanテスト結果の解釈を支援する（Cochran-Mantel-Haenszel）皆さんこんにちは、
データセットに対してFreidmanテストを実施しています。 データは治療の効果をテストし、10人の被験者で構成されています。 各被験者の心拍数（HR）は、6時間にわたって6回測定されました。 テストを実施するために、HRランク（序数）を保存し、YをXで近似し、被験者を「ブロック」、「時間」をXに設定しました。 これはコクラン-マンテル-ヘンツェル検定の出力ですが、私はそれらを解釈するのに苦労しています。 スコアの相関が0.05をはるかに上回っていても、大きな影響はありますか？また、結果が処理によって誘発された有意な変化があることを示している場合、事後テストとして名目データに対してSteel-Dwass全ペアテストを実施することは適切ですか？
ご協力ありがとうございました！
Re：フライドマンテスト結果の解釈を手伝ってください（コクラン-マンテル-ヘンツェル）説明をありがとう、そしてこの分析を手伝ってください。 とても助かります！Re：フライドマンテスト結果の解釈を手伝ってください（コクラン-マンテル-ヘンツェル）よろしくお願いします。説明ありがとうございます。 とても助かりますRe：フライドマンテスト結果の解釈を手伝ってください（コクラン-マンテル-ヘンツェル）残差は、正規性のより良い推定を提供しません。 それらは、より適切な評価を提供します。
応答（心拍数）は、固定効果（治療、時間）とランダム効果（被験者、エラー）の組み合わせとしてモデル化されます。 通常の最小二乗回帰では、固定効果（応答平均）に線形予測子を使用し、ランダム効果（応答分散）に正規分布を使用します。 応答は組み合わせとしてモデル化されるため、データを使用してランダム部分の正規性を評価することはできません。 固定効果は最初に削除する必要があります。 残差は、観測された応答（組み合わせ）から各観測の平均応答（固定効果）を引いたものです。 残り（残り）する必要がありますランダムな部分。 ノンパラメトリック分析が必要であると判断する前に、残差を保存してその分布を調べます。
また、残差が正常でない場合、Yの変換によって残差が正常になることがよくあります。 この手法を使用すると、より幅広いクラスの実験で反復測定分析を使用できます。
Re：フライドマンテスト結果の解釈を手伝ってください（コクラン-マンテル-ヘンツェル）私が知っているほとんどの統計家は、特にサンプルサイズが大きい場合、シャピロ-ウィルク検定が途方もなく過敏になる可能性があるため、あまり真剣に受け止めていません。Shapiro-Wilkに失敗する多くのことは、正規性を仮定するパラメトリック法でうまく機能するのに十分正常です。正規分布の分位数プロットを見て、適切な判断を使用することを常にお勧めします。
さらに、あなたは絶対に正常性をチェックする必要があります残差。データに何らかの影響がある場合、データの塊全体が正常に見えない可能性があります。仮定は、生データ値ではなく、エラーに関するものです。モデルが2つのグループであり、大きなグループ効果があると想像してください。各グループは正規分布である可能性がありますが、データセット全体がバイモーダルに見えます。
Re：フライドマンテスト結果の解釈を手伝ってください（コクラン-マンテル-ヘンツェル）私は残差を見ませんでした。 むしろ、分布を分析するときに、データにシャピロ-ウィルク適合度検定を適用しました。 残差を見ると、正規性のより良い推定値が得られますか？
分析手順が正しいことを確認していただきありがとうございます。 それで、私のアプローチが正しければ、スコアの相関が0.05をはるかに上回っていても、重要な効果はありますか？ （私が最初に尋ねたように）
よろしくお願いします！Re：フライドマンテスト結果の解釈を手伝ってください（コクラン-マンテル-ヘンツェル）ランクが機能する理由がわかります。 私はこのようにノンパラメトリック分析にアプローチしたことはありません。あなたは指示に正しく従っていました。
Re：フライドマンテスト結果の解釈を手伝ってください（コクラン-マンテル-ヘンツェル）回帰分析では、データが正規分布しているとは想定されていません。 残差（推定誤差）が正規分布していないということですか？
Re：フライドマンテスト結果の解釈を手伝ってください（コクラン-マンテル-ヘンツェル）シャピロ-ウィルク検定の適用により、データが正規分布していないことが示唆されたため、ノンパラメトリック検定を行うことにしました。
私は繰り返し測定を行いましたが、私のデータが正常性の仮定を満たさない可能性があるため、タイプ1のエラーの可能性が高くなるのではないかと心配しています。
私が引用したページには、フリードマン検定は反復測定のノンパラメトリックバージョンであり、「各ブロック内のランクを計算する必要がある」と書かれています。 この新しい列を、序数のモデリングタイプを持つように定義します。 Fit YbyXプラットフォームでランクをYとして入力します。 効果の1つをブロッキング変数として入力します。 コクラン・マンテル・ヘンツェルの統計を入手してください。」
したがって、事前にランクを計算して、順序変数ではなく連続変数を使用するべきではありませんか？
ご協力いただきありがとうございます！
Re：フライドマンテスト結果の解釈を手伝ってください（コクラン-マンテル-ヘンツェル）反復測定分析を試すことをお勧めします。 データが心拍数、治療、被験者、時間として整理されていることを確認してください。 を参照してください多変量アプローチ私が引用したサンプルの例。
Re：フライドマンテスト結果の解釈を手伝ってください（コクラン-マンテル-ヘンツェル）データはパラメトリックでもノンパラメトリックでもありません。 データは連続（測定）またはカテゴリ（名目または順序数）です。 分析は、パラメトリックまたはノンパラメトリックのいずれかです。
なぜノンパラメトリック分析を使用することにしたのですか？
ノンパラメトリック分析を続行する場合は、JMPがデータからランクを計算することを知っておいてください。 事前にランクを計算せず、データの代わりにランクを使用してください。
あなたが引用したページは、ノンパラメトリック多重比較に関するものです。 それはあなたが必要なものですか？
Re：フライドマンテスト結果の解釈を手伝ってください（コクラン-マンテル-ヘンツェル）ハイマーク、
お返事をありがとうございます。 私のデータはノンパラメトリックであるため、反復測定分析ではなくフリードマン検定を実行しようとしていました。
jmpのフリードマン検定のランクでCMHを実行するように言われた指示がありました。
https://www.jmp.com/support/help/14/nonparametric-multiple-comparisons.shtml
これが正しくない場合でも、テストを実施できる方法はありますか？Re：フライドマンテスト結果の解釈を手伝ってください（コクラン-マンテル-ヘンツェル）コンティンジェンシープラットフォームは、クロス集計分析を実行します。 分析は、ランクではなく、カウントに基づいています。 CMHテストは、層化変数を導入します。 CMHの4つのバージョンは、Y変数とX変数のモデリングタイプによって異なります。
代わりに、反復測定分析を検討する必要があります。 こちらをご覧くださいテクニカルノート詳細については。
