新・医学と統計(9)

ベイジアンANOVAの方法を前回の「ANOVA1.csv」と「ANOVA2.csv」を使ってご紹介しましょう。

 

その前に、最近、書店を覗くとベイズ統計に関する著書が多く見受けられるようです。しかし、理論書としてはともかく実際の統計学的なベイズ手法を具体的に紹介した著書は未だ少ない様な気がします。
そんな中、JASPはベイズ統計手法を気軽に経験出来る無料ソフトでしょうが、あくまでも基本的なベイズ理論は各自で学習して頂けるものと思っています。

それでは、
もうすでにデータファイル（.csv形式）の読込みなどはご紹介済みですので、ベイジアンANOVAの流れを示しておきます。

 

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JASP の実行；
”対応のない場合”は「ANOVA1.csv」を使ってやってみて下さい。

ANOVAアイコン→BayesianANOVA
↓
図１　変数の選択

 

↓
図２　検定方法のチェック

 

↓
図３　BayesianANOVAの結果

 

結果の解釈は「新・医学と統計(5)」と同じですので省略します。

 

”繰り返しのある場合” のベイジアンANOVAは「ANOVA2.csv」を使ってやってみて下さい。
やりかたは「新・医学と統計(8)」と同じです。

 

ANOVAアイコン→Bayesian Repeated Measures ANOVA
↓
図４　Bayesian Repeated Measures ANOVAの結果

 

出力（Result：図３、図４）では、
列「p（M）」は事前モデル確率を、列「p（M | data）」は事後モデル確率を、列「BF_M」は事前モデルオッズから事後モデルオッズへの変化を、列「BF10」は、帰無仮説モデルに対する各モデルのベイズ・ファクターを示しています。
下段の”Analysis of Effects-BD ”の事前包含確率「P（incl）は効果を含むすべてのモデルの事前確率の合計です。
同様に、
事後包含確率 "P（incl | data）"は、その効果を含むすべてのモデルの事後確率の合計です。
包含ベイズ・ファクター（BFInclusion）は、事前包含オッズから事後包含オッズへの変化です。

 

ANOVAの結果は上段のBF10で判断出来ますが、どうぞ、専門書などに目を通し、その意味合いを学んでおいて欲しいと思います。

次回は”二次元配置分散分析”の予定です。

 

次回に続く！

 

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