一元配置分散分析に対する、同時 p 値を用いた Dunnett の多対一比較です。R の multcomp::glht() と同等です。その結果は summary(glht(aov(y ~ g), linfct = mcp(g = "Dunnett"), alternative)) と同じで、正確な多変量 t 分布の確率 (R は乱数による積分で近似します) を用います。両側では P(max |T_i| >= |t|)、greater は P(max T_i >= t)、less は P(min T_i <= t) です。
multcomp::glht()
summary(glht(aov(y ~ g), linfct = mcp(g = "Dunnett"), alternative))
P(max |T_i| >= |t|)
P(max T_i >= t)
P(min T_i <= t)
const x = [1.2, 2.3, 1.8, 2.9, 3.1, 3.6, 4.0, 4.4, 5.2];const g = ["a", "a", "a", "b", "b", "b", "c", "c", "c"];const r = glhtDunnett(x, g);r.names; // ["b - a", "c - a"]r.p; // [0.02601829573165104, 0.0011091043143827048] コピー
const x = [1.2, 2.3, 1.8, 2.9, 3.1, 3.6, 4.0, 4.4, 5.2];const g = ["a", "a", "a", "b", "b", "b", "c", "c", "c"];const r = glhtDunnett(x, g);r.names; // ["b - a", "c - a"]r.p; // [0.02601829573165104, 0.0011091043143827048]
一元配置分散分析に対する、同時 p 値を用いた Dunnett の多対一比較です。R の
multcomp::glht()と同等です。その結果はsummary(glht(aov(y ~ g), linfct = mcp(g = "Dunnett"), alternative))と同じで、正確な多変量 t 分布の確率 (R は乱数による積分で近似します) を用います。両側ではP(max |T_i| >= |t|)、greater はP(max T_i >= t)、less はP(min T_i <= t)です。