다중비교/사후비교(Multiple Comparison/Post Hoc Comparison)

사후비교 혹은 다중비교를 자세히 설명한 우리나라 통계학 책은 찾아보기 힘듭니다.

흔히 다중비교는 분산분석 F-검정 결과가 유의미해야만 실시한다고 생각하지만,

꼭 그런 것은 아닙니다. 다중비교는 다중비교 자체로 단독으로 실시할 수 있습니다.

다중비교에서 가장 중요한 것은 오류율입니다. 흔히 다중성이라고 불리는, 여러 검증을 한꺼번에 실시하면서 전체적인 오류율이 증가하는 문제점이 있습니다. 이에 따라 다중비교에서는 오류율을 적정한 수준으로 통제해야 할 필요가 생깁니다.

오류율은 크게 약한 계통적 오류율, 강한 계통적 오류율, 그리고 거짓발견율로 구분해 볼 수 있고, 여러가지 검정 방법도 이렇게 통제하는 오류율에 따라 구분할 수 있다. 여기서 오류율은 영가설이 참일 때 오류율을 말하는 거죠.

그에 반해 Waller-Duncan의 방법은 조금 다른 접근 방법으로 베이지안의 접근법을 취하고 있습니다. 베이지안에서는 영가설이 따로 없다고 봐야...

사후비교 / 다중추론(비교)

분산분석 F-검정 이후

피셔의 보호된 최소유의차이방법은 약한 계통적 오류율을 통제한다. 하지만 강한 계통적 오류율은 통제하지 못한다.

강한 계통적 오류율의 통제

계통적 오류율의 통제: 본페르니의 방법

다중 비교: 오류율 사이의 관계

홈의 절차: 강한 계통적 오류율의 통제, 검정력의 증가

표본범위, 표준화 표본범위, 스튜던트화 범위

스튜던트화 범위 분포

튜키의 방법

스튜던트화 범위 분포 구하기

스튜던트-뉴먼-쿨스 절차: 높아진 검증력, 통제하지 못한 강한 계통적 오류

튜키 대 스튜던트-뉴먼-쿨스

REGWR 절차: 다시 강한 계통적 오류율을 통제하다

튜키의 방법과 듀넷의 방법

다중 추론: 정리

분산분석 F-검정 vs 다중비교 t-검정: 기각역의 차이

분산분석 F-검정 vs 다중비교 t-검정: 검정통계량의 개수

다중비교: 이변수 정규분포를 따르는 두 변수에서 공분산(상관계수)의 역할검정, 다중비교, 대비 t-검정, 다중대비검정, 그리고 쉐페 방법

단측검정과 양측검정: 다중추론 관점