Cochran の Q 検定
| コマンド: | 統計 クロス表Cochran の Q 検定 |
|---|
Cochran の Q 検定は、関連のあるサンプルに対する McNemar 検定を拡張したもので、3 組以上のマッチした度数または割合の間の差を検定できます。
例：12 人の被験者に 3 つの課題を行ってもらいます。各課題の結果は、成功または失敗の二値です。
スプレッドシートへのデータの入力方法
結果は、失敗を 0、成功を 1 としてコード化します。この例では、被験者 1 は課題 2 に成功しましたが、課題 1 と 3 には失敗しました。
| A | B | C | D | E | |
|---|---|---|---|---|---|
| Subject | Task_1 | Task_2 | Task_3 | ||
| 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | |
| 2 | 2 | 1 | 1 | 0 | |
| 3 | 3 | 1 | 1 | 1 | |
| 4 | 4 | 0 | 0 | 0 | |
| 5 | 5 | 1 | 0 | 0 | |
| 6 | 6 | 0 | 1 | 1 | |
| 7 | 7 | 0 | 0 | 0 | |
| 8 | 8 | 1 | 1 | 0 | |
| 9 | 9 | 0 | 1 | 0 | |
| 10 | 10 | 0 | 1 | 0 | |
| 11 | 11 | 0 | 1 | 0 | |
| 12 | 12 | 0 | 1 | 0 |
必要な入力
- 変数：関連のある観測値を含む変数。データは、失敗（またはなし）を 0、成功（またはあり）を 1 としてコード化する必要があります。
- フィルター：選択したケースのサブグループだけを含めるための任意のフィルター。
- オプション
- 有意水準：事後検定のための目標とする有意水準。Cochran の Q 検定の P値がこの有意水準より小さい場合、MedCalc は Sheskin (2004) に従って変数の対比較検定を実行します。
結果
スプレッドシート内のケース | 1000 |
|---|---|
欠損値を伴うケース | 988 |
分析に含まれたケース | 12 |
度数
変数 | 値 | 割合(%) | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 |
|
Task_1 | 8 | 4 | 33.33 |
Task_2 | 3 | 9 | 75.00 |
Task_3 | 10 | 2 | 16.67 |
Cochran の Q 検定
n | 12 |
|---|---|
Cochran の Q | 8.6667 |
DF | 2 |
有意 | 0.013 |
多重比較
変数 | 変数nrと異なる(P<0.05) |
|---|---|
(1) Task_1 | |
(2) Task_2 | (3) |
(3) Task_3 | (2) |
必要な最小差(%): 48.8669
  |
度数
この表には、各変数で 0（なしまたは失敗）と 1（ありまたは成功）とコード化された値の度数と、1 とコード化された値の割合（パーセントで表した値）が表示されます。
Cochran の Q 検定は関連のあるサンプルの検定であるため、1 つ以上の変数に欠損値があるケースは分析から除外され、各変数のケース数は同じになります。
Cochran の Q 検定
Cochran の Q 検定の帰無仮説は、変数間に差がないというものです（Sheskin, 2011）。計算された確率が低い場合（P が選択した有意水準より小さい場合）、帰無仮説を棄却し、少なくとも 2 つの変数の割合が互いに有意に異なると結論づけることができます。
多重比較
Cochran の Q 検定が陽性の場合（P が選択した有意水準より小さい場合）、2 つの割合の間の有意差に必要な最小の差が計算され（Sheskin, 2011）、どの割合がどの割合と有意に異なるかを示す表が表示されます。
文献
- Sheskin DJ (2011) Handbook of parametric and non-parametric statistical procedures. 5th ed. Boca Raton: Chapman & Hall /CRC.