【三群以上】EZRでやるクラスカル・ウォリス検定+その後の検定!練習データ付き

クラスカル・ウォリス検定

この記事ではEZRによるクラスカル・ウォリス検定とその後の検定の方法を解説します

最後に問題もあるので勉強した成果が試せますね!

準備をしよう

EZRをまだインストールしていなかったり、基本操作がわからなかったり。そもそも何がわからないかわからない人は、まず下記の記事を参考にしてください。

また、三群以上の検定の概要についてまとめた記事もあるので参考にしてください。1度は目を通しておくことをお勧めします。

練習用のEZR用データセットを使っていきます。下記からダウンロードしてください。データセットについての詳細は関連記事を参考にしてください。

それではEZRを起動し、【ファイル → 既存のデータセットを読み込む】からダウンロードした「高度解析用データ」を読み込みましょう!

EZRでやるクラスカル・ウォリス検定+その後の検定

クラスカル・ウォリス検定の概要

クラスカル・ウォリス検定

検定手法の概要です。クラスカル・ウォリス検定は対応のない3群以上の中央値の差の検定を行うノンパラメトリック検定です。

ノンパラメトリック検定なので、順序尺度や標本数が少ないときの間隔・比例尺度のデータに使います。

また、この検定だけでは、どことどこに差があるかまではわかりません。

クラスカル・ウォリス検定の流れ

クラスカル・ウォリス検定の流れです。

まずはクラスカル・ウォリス検定のP値を求めます。P値が有意水準未満(P<0.05)であれば、全体に差があることがわかります。

全体に差があれば、どことどこに差があるかその後の検定を行いましょう(といってもEZRでは同時に出力されます)。

おすすめのEZRで計算できるクラスカル・ウォリス検定のその後の検定はSteel-Dwass法です。

クラスカル・ウォリス検定+その後の検定(Steel-Dwass法)のEZR操作手順

クラスカル・ウォリス検定の手順①
クラスカル・ウォリス検定の手順②

【統計解析 → ノンパラメトリック検定 → 3群以上の間の比較(Kruskal-Wallis検定)】から設定画面を開きます。

上の画像を参考に、選択していきます。選択を終えたら【OK】を押しましょう。結果が出力されます。

PRACTICE – やってみよう

リア充とふつうと非リア充の3グループ間で、Y1_幸福度の中央値の差を検定してみよう(その後の検定はSteel-Dwass)
  • ① Y1_幸福度を選択
  • ② リアルを選択
  • ③ Steel-Dwassの多重比較にチェ㏍う
  • ④ OKをクリック

データセットの変数の確認は下記からどうぞ。

クラスカル・ウォリス検定の出力結果

たくさん出力されるので、まずは出力開始の部分を探しましょう。そこから出力されているので、順番に下に見ていきます。検定の結果はデフォルトでは青字で出力されています。

出力結果からクラスカル・ウォリス検定のP値と基本統計量を探します。

P値は0.000000002455で、有意水準の0.05(5%)をものすごーく下回っているので有意であることが分かりました。つまり、グループ全体のどこかに差があることがわかりました。

続いて、どことどこに差があるか、その後の検定の結果を確認しましょう。

その後の検定(Steel-Dwass)の出力結果

Steel-Dwassの出力結果から、組み合わせごとのP値を確認します。1:2(リア充×ふつう)は0.007、1:3(リア充×非リア充)と2:3(ふつう×非リア充)は<0.001で、すべての組み合わせで有意な差が見られました。

今回の結果は「リア充の幸福度の中央値は4.5、ふつうは3.0、非リア充は1.0であり、すべての組み合わせで有意な差が見られた(リア充×非リア充 ふつう×非リア充:P<0.001 リア充×ふつう:P=0.007)。」となりました。

さらに挑戦してみよう!クラスカル・ウォリス検定

これでクラスカル・ウォリス検定は終わりです。せっかくなので下記から練習してみてください。このままのデータセットで練習できます。

また、一部の問題は条件式を利用するので、下記の記事から勉強しておくことをお勧めします。

 同カテゴリーの記事 

 人気記事