比較のすべての統計量およびグラフ

サンプルサイズ（N）は、各グループに含まれる観測値の合計数です。

各グループにおける観測値の平均です。平均とはデータの中心値を確認できる単一の値で、各グループを表しています。各グループを示す単一の値です。これはグループのすべての観測値の和をそのグループの観測値数で割ったものです。

グループ化情報表を使用し、いずれのグループペアの平均差も統計的に有意であるかどうかを素早く判断します。

グループ列には因子水準をグループ化する文字が含まれています。同じ文字を共有しないグループは、統計的に有意な平均差を有しています。

統計的に有意な差が表で特定される場合は、差の信頼区間からその差が実質的に有意であるかどうかを判断します。

ランダム項に対して多重比較分析を実行して、項のどの水準が他の水準よりも大幅に異なるかを判断します。たとえば、特定の病気への薬品の有効性を研究する場合、被験者は通常重要な変量因子になります。多重比較を使用して、研究時に薬品が特定の被験者それぞれに影響を与えるかどうか（被験者によっては病気が悪化することもある）を判断します。

個別信頼区間を用いグループ平均差における統計的な有意性の特定、差が含まれる可能性が高い範囲の特定、これらの差が実質的に有意かどうかの判断を行います。平均ペア間における差の信頼区間のセットをフィッシャーの個別検定表に示します。

個別信頼水準とは、分析が2回以上繰り返された場合に、1つの信頼区間に1つのグループペア平均の真の差が含まれる回数の割合のことを言います。個別信頼区間はフィッシャーの方法でのみ利用できます。その他の比較手法では同時信頼区間が得られます。

許容できない水準まで上昇することが多い同時信頼水準を制御できないため、個別信頼水準の制御は一般的ではありません。同時信頼水準を制御しない場合、少なくとも1つの信頼区間に真の差が含まれない確率は、比較の回数に応じて増加します。

差の信頼区間は、次の2つの部分で構成されています。

2つのグループのサンプル平均間の差です。

平均値間の標準誤差（差の標準誤差）は、同じ母集団からサンプル採取を繰り返し行った場合に得られる、サンプルの平均値間に見られる変動性を推定します。

自由度（DF）は、データに含まれる情報量のことです。Minitabは、自由度を用いて、t検定で平均値の差を計算します。Minitabでは、混合効果モデルの比較を実行する場合にのみ自由度が表示されます。

差の同時信頼区間（95％の信頼区間）を使用して、統計的に有意な平均差を特定し、差の値が含まれそうな範囲を決定し、差の実際的な有意性を評価します。表は、平均ペア間の差の信頼区間の一組を示しています。0を含まない信頼区間は、統計的に有意な平均差を示しています。

同時信頼水準とは、調査を複数回繰り返した場合に、一組の信頼区間がすべてのグループ比較の真の差を含んでいる回数の割合のことです。

同時信頼水準を制御することは、多重比較を実行する場合に特に重要です。同時信頼水準を制御しない場合、少なくとも1つの信頼区間に真の差が含まれない確率は、比較の回数に応じて増加します。

詳細は多重比較における個別および同時信頼水準を理解するを参照してください。

差の信頼区間は、次の2つの部分で構成されています。

ランダム項に対して多重比較分析を実行して、項のどの水準が他の水準よりも大幅に異なるかを判断します。たとえば、特定の病気への薬品の有効性を研究する場合、被験者は通常重要な変量因子になります。多重比較を使用して、研究時に薬品が特定の被験者それぞれに影響を与えるかどうか（被験者によっては病気が悪化することもある）を判断します。

t値は、平均差と差の標準誤差の比を測定する検定統計量です。

調整されたp値は、全体比較のうちどのペアが有意に異なるかを示します。この調整により全体過誤率を指定したα水準に制限します。多重比較で通常のp値を使用すると、全体過誤率は比較を追加するたびに増加します。

多重比較を行う際は、全体過誤率を考慮することが重要です。一連の比較における第1種の過誤の確率は、1つの比較の過誤率よりも高くなるためです。

差が含まれる可能性が高い範囲を特定し、これらの差の実質的な有意性を評価するために信頼区間を使用します。平均ペア間における差の信頼区間のセットをグラフに示します。0を含まない信頼区間は、統計的に有意な平均差を示しています。

選択した比較手法によって、プロットは異なるグループペアを比較し以下のいずれかの信頼区間を表示します。

• 個別信頼水準

  分析が2回以上繰り返された場合に、1つの信頼区間に1つのグループペアの平均の真の差が含まれる回数の割合。

• 同時信頼水準

  分析が2回以上繰り返された場合に、信頼区間のセットにすべてのグループの比較の真の差が含まれる回数の割合。

  同時信頼水準を制御することは、多重比較を実行する場合に特に重要です。同時信頼水準を制御しない場合、少なくとも1つの信頼区間に真の差が含まれない確率は、比較の回数に応じて増加します。

詳細は多重比較における個別および同時信頼水準を理解するを参照してください。

ランダム項に対して多重比較分析を実行して、項のどの水準が他の水準よりも大幅に異なるかを判断します。たとえば、特定の病気への薬品の有効性を研究する場合、被験者は通常重要な変量因子になります。多重比較を使用して、研究時に薬品が特定の被験者それぞれに影響を与えるかどうか（被験者によっては病気が悪化することもある）を判断します。

解釈

信頼区間を使用し、グループ平均の差を評価します。

平均の差に対するTukeyの同時検定

対象水準の差	平均値差	差の標準誤差	同時95%信頼区間	t値	調整されたp値
2 - 1	0.6567	0.0664	(0.4768, 0.8366)	9.89	0.000
3 - 1	0.9633	0.0708	(0.7715, 1.1551)	13.60	0.000
4 - 1	0.6900	0.0750	(0.4870, 0.8930)	9.20	0.000
3 - 2	0.3067	0.0632	(0.1356, 0.4777)	4.86	0.000
4 - 2	0.0333	0.0678	(-0.1502, 0.2169)	0.49	0.960
4 - 3	-0.2733	0.0721	(-0.4686, -0.0781)	-3.79	0.003