R でダネット検定を行う方法

ダネット検定は、比較対照群といくつかの実験群を多重比較する方法。

Rでダネット検定をするにはどうしたらよいか？

Rでダネット検定をするには？

まずmultcompパッケージをインストール。

インストールは一回だけでOK。

install.packages("multcomp")

次にmultcompを呼び出す。

library(multcomp)

今回、例としてwarpbreaksというデータを使う。

機織りにおいて、tension（緊張、張り、テンション）の違いによって、warpbreaksがいくつ起きるかというデータを分析する。

ちなみにWarpは縦糸。横糸はWeftという。

手順としては、まず、一元配置分散分析ANOVAを行う。

次に、ANOVAのオブジェクトを使ってダネット検定をする。

この流れになる。

amodがANOVAのオブジェクトだ。

General Linear Hypothesesを分析するglht()で、ダネット検定を実行する。

linfct=のあとにmcp()の中に、多重比較する変数と方法を書く。

今回はtensionをDunnettで比較する。

boxplot(breaks ~ tension, data = warpbreaks)
amod <- aov(breaks ~ tension, data = warpbreaks)
glht.res <- glht(amod, linfct = mcp(tension = "Dunnett"))
summary(glht.res)

tension（緊張、張り）はL（Low）、M（Middle）、H（High）の三種類。

箱ひげ図にしてみると、Lが多くて、M、Hへtensionが高くなると数が減る傾向がある。

ダネット検定の結果は、MもHもLに比べて統計学的有意で、breaksの数はどちらもLに比べて少ない。

MはLに比べて平均10個少ない。

HはLに比べて平均約15個少ない。

warpbreaksを予防するなら、Lはやめておいたほうがよい。

> summary(glht.res)
Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
Multiple Comparisons of Means: Dunnett Contrasts
Fit: aov(formula = breaks ~ tension, data = warpbreaks)
Linear Hypotheses:
           Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
M - L == 0   -10.00       3.96  -2.525 0.027536 *
H - L == 0   -14.72       3.96  -3.718 0.000978 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Adjusted p values reported -- single-step method)

Rでダネット比較の差の信頼区間を求めるには？

confint()で求められる。

MとLの差は、平均がｰ10で、95%信頼区間下限がｰ19.0094、上限が-0.9906。

HとLの差は、平均がｰ14.7222で、信頼区間下限がｰ23.7316、上限がｰ5.712。

ともに信頼区間の上限が0を下回っていて、統計学的有意に異なることと一致している。

> confint(glht.res)
Simultaneous Confidence Intervals
Multiple Comparisons of Means: Dunnett Contrasts
Fit: aov(formula = breaks ~ tension, data = warpbreaks)
Quantile = 2.275
95% family-wise confidence level
Linear Hypotheses:
Estimate lwr      upr
M - L == 0 -10.0000 -19.0094  -0.9906
H - L == 0 -14.7222 -23.7316  -5.7129

まとめ

Rでは、multcomp パッケージの glht() を使えば、簡単にダネット検定ができる。

confint()で群間差の信頼区間も求められる。

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