どのような研究プロジェクトからも多くのデータが得られますが、その中には価値のあるものとそうでないものがあります。研究の中で新しいもの、予期せぬもの、混乱するものを見つけると、すぐに圧倒されてしまいます。
締切に追われると、時に道を踏み外すこともあります。そのような意図しない結果を考慮から除外することで、現在の研究が完了した後に心配することを避けることができます。
ポストホック分析では、実験のすべてのランダムな結果を分析するわけではありません。その概念をよりよく理解するために、よく観察し、さらに研究することが必要な何かを観察したときに、パターンを探すことが重要です。
ポストホック分析の後、さらに情報を得ることができ、主題のベースをより深く掘り下げることができます。それでは、ポストホック分析について詳しく見ていきましょう。
ポストホック分析:それは何ですか?
ラテン語でpost hocは「この後」、つまり実験データを後から分析することを意味します。
ポストホック分析の目的は、研究が完了した後にパターンを見つけ、第一の目的ではなかった結果を見つけることである。したがって、実験終了後に行われる、事前に計画されていなかった分析はすべて、ポストホック分析であると考えられます。
すでに収集されたデータは、ポストホックスタディで使用されます。研究者はこのデータを分析し、実験計画にはなかった新しい目的を開発する。したがって、ポストホックスタディは、過去の実験のデータを集計して行うことができる。
ポストホック分析の実行は、時間的な負担が大きくなりがちですが、多くの利点があります。価値ある情報を発掘するためには、相応の慎重さを持ち、予期せぬ結果を過大評価しないことです。それが偶然の産物であっても、何か重要なことの前兆である可能性があります。
ポストホック分析は、エラー率を調査したり、仮説の有意性を評価したり、統計的に有意であるかどうかを判断するときに有効です。
複数の試験を実施したり、本筋の研究から外れたりすると、エラーや偽陽性のリスクが高まります。そこで重要な役割を果たすのが「ポストホック」です。具体的にはどのように機能するのでしょうか?
ポストホック分析:どのように機能するのか?
第一の目的が達成されなくても、データから貴重な知見を得ることは可能です。もしかしたら、薬の後遺症とそれに関するデータかもしれません。あるいは他の類似の薬物もテストする価値があるかもしれません。
ポストホック分析の目的は、研究終了後の疑問に答えることであり、その目的は研究中に明言されることはない。
その差がどこから来たのかを調べるために、統計的に有意な結果が出た後に、ポストホックテストが行われます。ポストホック検定は、実験ごとの誤差を避けながら、複数のグループ間の差を評価するために使用されることがあります。いくつかの事後検定が定式化されているが、そのほとんどは同じような結果をもたらす。
ポストホックテストには様々な種類がある
あらゆる研究や臨床試験で収集されたデータは、パターンや異なる因子を検出するために分析することができます。最も一般的なポストホックテストは、以下の通りです。
- ボンフェローニ法 このポストホック多重比較補正を用いることで、複数の統計検定を同時に行うことが可能である。
- ダンカンの新しいMRT(Multiple Range Test)。 ダンカンの多重範囲検定は、異なる平均値の組(少なくとも3つから)を識別します。
- Dunnの多重比較検定。 これはANOVAの後に行うポストホック分析で、データが特定の分布に従うと仮定しないノンパラメトリックな検定です。
- フィッシャーの最小有意差(LSD)。 2つの平均が統計的に異なるかどうかを判断する。
- ホルム-ボンフェローニ法。 Holmの逐次ボンフェローニ検定では、多重比較はあまり厳密ではない。
- Newman-Keulsを用いると、互いに異なる平均を持つ標本を識別することができる。Newman-Keulsは、異なる臨界値を用いて平均の組を比較する。その結果、有意差がより発見されやすくなります。
- ロジャーのメソッド この統計手法は、「多変量解析」に続いて研究データを事後的に評価するために使用される。
- シェフェのメソッド Scheffeの方法では、行われた比較の数によって、検定統計量が異なるように調整される。
- Tukey's Test: Tukey's testは、サンプルが互いに異なるグループから構成されているかどうかを判定します。すべての平均は,他のすべてのグループの平均と "正直な有意差 "を用いて比較され,これは,グループがどの程度離れているかを表す.
- ダネットの修正 このポストホック検定は、平均値を比較するものである。Tukey'sとは対照的に、これは各手段をコントロールの平均と比較するものです。
- Benjamini-Hochberg (BH)法。 有意な結果は、多数のテストを行った場合にのみ、偶然に発生する。偽発見率はこのpost hoc testで説明される。
複雑なメッセージを伝える完璧なビジュアルピースに勝るものはありません。
そうなんです、ビジュアルの力を借りれば、難しい概念もずいぶん簡単に理解できるようになるんです。ビジュアルの時代には、グラフィックの効果で量子物理学がよりシンプルに理解できるようになったとしても不思議ではないでしょう。
どうやって始めればいいのか、お悩みではありませんか?そんな心配は無用です。ギャラリーで1000点以上のイラストを選び、私たちが開発したスマートなポスターメーカーでポスターを作ることができます。私たちの優秀なチームの専門知識を最大限に活用し、あなたのニーズに合ったものを手に入れましょう。詳しくは、こちらをご覧ください。 ウェブサイト.
ニュースレターを購読する
効果的なビジュアルに関する高品質なコンテンツを独占配信
科学におけるコミュニケーション