前回の記事では、グループ間の比較の基本的な操作を紹介し、前回の記事では、JMPでのt検定の実装について詳しく紹介しました。 t検定は、2つの平均グループ間の差を検定するために使用される統計的手法です。この記事では、分散分析（ANOVA）とは何か、分散分析を使用する前に考慮しなければならない条件、およびその方法について詳しく理解します。分散分析にJMPを使用する（ANOVA））ペアワイズと比較します。
この記事では、説明する例として図1のデータを取り上げます。
図1サンプルデータ
分散分析（ANOVA）とは何ですか？
分散分析では、すべての観測値の全変動をグループ間変動とエラー変動に分解し、グループ間変動とランダムエラーを比較して、全体の平均間の差が統計的に有意であるかどうかを判断します。
分散分析を使用するには、3つの主要な条件を満たす必要があります
分散分析はt検定のより一般的な拡張であり、t検定は分散分析の特殊なケースと見なすことができます。
したがって、分散分析を使用するための前提条件は、t検定と同じです。
①各サンプルは互いに独立しています。
②各グループのデータはすべて正規分布しています。
③各グループ間の分散の数は同じです。
つまり、分散分析を実行する前に、正規性検定と等分散性検定（等分散性検定）を実行する必要があります。分散分析では、「グループ間に差があるかどうか」という結論しか導き出せないためです。特定のグループは2つの間に違いがあり、さらに統計分析が必要です。現時点では、ペアワイズ比較法が必要です。一般的なペアワイズ比較法は、ボンフェローニ法、Tukey'HSD法、およびダネット法です。
ボンフェローニ法
ボンフェローニ法は、ペアワイズ比較を行うときに検査レベルを調整します。通常、グループ間の比較のテストレベルとして0.05が使用されますが、ペアワイズ比較では、各比較でタイプIエラーが発生する確率が5％です。
ボンフェローニ法を使用するという考えは、0.05を比較の数で割ることによってテストレベルを減らし、それによって誤検出エラーを減らすことです。ペアワイズ比較の4つのグループを合計6回比較する必要がある場合、ペアワイズ比較のテストレベルを0.05 / 6 = 0.0083に調整する必要があります。つまり、p <0.0083は統計的差異と見なされます。ただし、この方法は、補正後の検査レベルが小さすぎるため、比較回数が多い場合には適していません。
テューキーのHSD法
テューキー法は、一般的なペアワイズ比較法です。この方法は、各グループの症例数が等しい場合にのみ使用できます。その後、改良されたテューキー法が提案され、各グループの症例数が等しい場合に使用できます。等しくありません。 JMPが提供するのは、改良されたテューキー法です。これは、ペアワイズ比較の推奨方法として使用できます。
ダネット法
ダネットのt検定は、特に対照群と複数の検定群の違いを比較するために使用されます。検定群間の比較はありません。
分散分析（ANOVA）にJMPを使用する
データ（図1）では、心機能分類が異なる患者の身体的健康スコアに差がある場合、心機能分類は1〜4レベルに分けられます。したがって、これは4つのグループ間の比較であり、 t検定に直接使用されます。代わりに、複数のグループを比較する方法を検討してください。まず、JMPメニューの[分析]→[YをXに合わせる]（図2）をクリックして、グループ間の違いを比較するためのインターフェイスに入ります。
図2変動分析操作-メニュー選択
この例では、身体的健康スコアが結果であり、心機能分類がグループ化されているため、ダイアログボックスで、身体的健康スコアを「Y、応答」に、心機能分類を「X、因子」に入力します（図3）。
図3変動分析操作-変数選択
結果画面に入った後、私たちはする必要があります正常状態検定と等分散性検定（等分散性検定）の結果を組み合わせて、適切な統計的方法を選択すると、分析結果は次のようになります。
>正規検証の結果は、各グループのデータが正規分布であることを示しています。
>等分散性検定の結果を参照してください（図4）。
複数のデータセットの等分散性検定では、主にバートレット検定とルビーン検定を使用します。 2つの検定の使用法はわずかに異なりますが、バートレット検定が主に使用されます正規分布データ、ルビーン検定は主にデータに使用されます正規分布を満たしていないシチュエーション。
記事を読む< JMPで正規性検定と分散の均一性検定を実行します〉この検査の実施方法を理解してください。
この例では、データが正規分布しているため、バートレット検定を使用します。分析結果は、不均一な分散であるP = 0.0224を示しています。
図4分散性テスト結果の均一性
データが正規分布しているが、等分散性検定（等分散性検定）を満たさない場合は、ウェルチの分散分析が使用されます。方法の選択については、記事<を参照してください。データのすべてのグループ間の比較の強力な機能を実現します-XをYに適合させます〉。
ウェルチの分散分析の結果は、等分散性検定の結果の最後の部分に示されています（図5）。結果は、4つのグループ間の身体的健康スコアの差が統計的に有意であることを示しました（F = 40.2951、P <0.0001）。
図5ウェルチ分散分析の出力結果
データが正常な状態を満たし、分散が均一である場合、分散分析を直接使用できます。条件から、この例のデータはウェルチによってテストされる必要がありますが、例として、分散分析が出力されます。図6に示すように、[心臓機能分類-身体的健康スコア]単一因子分析の横にある赤い三角形のボタンをクリックし、ドロップダウンメニューから[平均/分散分析]を選択します。
図6分散分析の操作-方法の選択
出力結果を（図7）に示します。分散分析の結果は、4つのグループの身体的健康スコアに統計的に有意な差があることを示しています（F = 16.0800、P <0.0001）。
図7分散分析の出力結果
上記の分析結果から、分散分析のF値はウェルチの検定結果とは多少異なることがわかります。したがって、グループ間の連続変数を比較するには、分散の正規性と均一性を包括的に考慮する必要があります。
JMPでのペアワイズ比較
分散分析の結果が統計的差異を示さず、グループ間に統計的差異がないことを示している場合は、ペアワイズ比較を行わないでください。ただし、グループ間の総合比較結果が4つのグループ間の差異が統計的であることを示している場合重要な場合、通常、グループ間でペアワイズ比較を行って、どの2つのグループが異なるかを明確にする必要があります。
JMPの正規データのペアワイズ比較操作は、[平均の比較]オプションで完了します。任意の2つのグループ間の差を比較するため、テューキー法を選択できます。操作を図8に示します。
図8ペアワイズ比較操作
「心臓機能の等級付け-身体的健康スコア」単一因子分析の横にある赤い三角形のボタンをクリックし、ドロップダウンメニューから「平均の比較→すべてのペア、テューキーHSD」を選択します。
出力結果を（図9）に示します。結果は、心機能グレード3と4の間に差がなく、他のグループ間に統計的な差があることを示しています。このケースの分析結果は、異なる心機能クラスを持つ人々の身体的健康スコアの違いが統計的に有意であることを示しています（F = 16.0800、P <0.0001）。心機能クラス3と4の違いを除いて、他の心臓機能クラス間の違い。統計的有意性があります。
図9ペアワイズ比較出力結果グラフ
上記は、この号ですぐに提供した実用的な共有ですJMPをダウンロード上記の操作を試してください！
オリジナル：乾物|分散分析とペアワイズ比較のアイデアと実現
推奨読書：
1つの文献に一般的に使用される3つのt検定があります-独立サンプルt検定、単一サンプルt検定、および対応のあるt検定
