R: repeated measurements (反復測定)のあるデータの差の検定 -- このエントリーを含むはてなブックマーク

二群の差の検定をする際、各観測値が独立ならt検定でOKだが、
同一標本から複数の観測値がある時はt検定ではできない。
よく用いられるのは、以下のlinear mixed effect (LME) model

変数 = 群(fixed) + 標本(random) + 誤差項

でfixed effect の有意性をテストするものだが、
どうも妥当な結果が出ないデータがあった。

恐らく、random項の分散の推定に問題が出たのだと思う。
もしかすると、2群の均一分散や正規性の仮定が問題なのかも知れない。

そこで、
ブートストラップ(bootstrapping)を用いて、
二群の差を正規検定するコード(difftest.cls)
を統計ソフトRで書いた。
例:

> Y <- data.frame(ID, MB, Z)
> difftest.cls(Y)
$mean
[1] 0.2579233

$sd
[1] 0.3583822

$z.val
[1] 0.7196877

$p.val
[1] 0.4717173

使いたい人はご連絡ください。
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ジャンル : 学問・文化・芸術

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Willy

Author:Willy
日本の某大数学科で修士課程修了。
金融機関勤務を経て、米国の統計学科博士課程に留学。
2009年、某州立大数学科専任講師。2010年、助教。2016年、准教授。

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