統計解析の多重性の問題

質問

今データ解析をしていて、
多重性の問題で引っかかっています。
全く素人でよく分からないのですが、
簡単に説明してもらえないでしょうか？
また、わかりやすい解説本、解説ホームページなどありましたら教えて下さい。

回答No.2

dunnett

ただたくさんある多重検定手法のどれを選択すべきかわかりません。
例えば、こう言う場合は、必ずこれ、というような手法はあるのでしょうか？
もしくは全ての場合、これならば、とりあえず大丈夫、というような方法は？
それだと検出力が落ちるという問題が生じるということでしょうか？
アドバイス：
一つの対照群に対して各群間検定は，Dunnettの多重比較検定．
全対の比較（サッカーの星取り表）の場合で標本数が同じ場合は，Tukeyの多重範囲検定で，標本数が異なる場合は，Duncanの多重は会見亭で実施します．その他にも全ての対応が可能なScheffeの検定がありますが検出力が低く殆ど使用されていません．その他にも用量相関性を前提とした閉手順のWilliamsの検定もあります．以上は前述のHPに説明されています．

回答No.1

dunnett

例えば3群設定しました．これを全対の比較で吟味する場合3回の検定が必要です．この場合t-検定で3回検定すると，3×5%=約15%水準で検定したことになります．有意差が検出されやすいです．是を防止するために多重性を考慮した検定法が多重比較検定です．各検定で定められている全対の比較で5%を保証しています．その主なものは，パラメトリック検定ではDunnett, Tukey, Duncan, Scheffe等があります．勿論是に対応したノンパラメトリック検定もSteelを含めて沢山あります．

お礼

ありがとうございます。
多重検定が問題となるところまでは何とか理解できました。
ただたくさんある多重検定手法のどれを選択すべきかわかりません。
例えば、こう言う場合は、必ずこれ、というような手法はあるのでしょうか？
もしくは全ての場合、これならば、とりあえず大丈夫、というような方法は？
それだと検出力が落ちるという問題が生じるということでしょうか？