ニューマン=コイルス法
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ニューマン=コイルス法(ニューマン=コイルスほう、Newman–Keuls method)またはスチューデント=ニューマン=コイルス法(スチューデント=ニューマン=コイルスほう、Student–Newman–Keuls〔SNK〕method)は、互いに有意に異なる標本平均を同定するために使われる段階的多重比較手順である[1]。名称はスチューデント(1927年)[2]、D・ニューマン[3]、M・コイルス[4]に因む。この手順は、3つ以上の標本平均間の有意な差が分散分析(ANOVA)によって明らかにされている時のpost-hoc(事後)検定としてしばしば使われる[1]。ニューマン=コイルス法はテューキーの範囲検定と似ており、どちらの手順もスチューデント化された範囲の統計量を使用する[5][6]。テューキーの範囲検定とは異なり、ニューマン=コイルス法は平均の比較の異なる対に対して異なる臨界値を用いる。ゆえに、この手順は群平均間の有意差をより明らかにしやすく、帰無仮説が真である時にこれを誤って棄却する第一種過誤を起こしやすい。言い換えると、ニューマン=コイルス法はテューキーの範囲検定よりも検出力が高いが、テューキーの範囲検定よりも保守的でない[6][7]。
ニューマン=コイルス法は1939年にニューマンによって導入され、1952年にコイルスによってさらに発展された。これはテューキーが異なる種類の多重エラー率の概念を提示する前である(1952a[8]、1952b[9]、1953[10])。
ニューマン=コイルス法は1950年代や1960年代に人気があった[要出典]。しかし、多重比較検定においてファミリーワイズエラー率(FWER)の制御が判断基準として受け入れられるようになると、ニューマン=コイルス法は(群の数が3である特殊な場合を除いて[11])FWERを制御しないため、人気がなくなった[要出典]。1955年、ベンジャミニとホフバーグはこの種の問題に対して、新たな、より甘く、より検出力の高い基準である偽発見率(FDR)を提示した[12]。2006年、シェイファーは(大規模なシミュレーションによって)ニューマン=コイルス法が、ある程度の制約付きでFDRを制御することを示した[13]。
必要な仮定
ニューマン=コイルス検定の仮定は、独立した群のt検定の仮定(正規性、等分散性、観測の独立性)と本質的に同じである。ニューマン=コイルス検定は正規性の違反には非常に頑強である。平均二乗誤差(MSE)が全ての群からのデータに基づくため、等分散性の違反は2標本の場合よりも問題がある。観測の独立の仮定は重要であり、違反してはならない。