あがり症を薬で治す！

プレゼン（１５人）

１５名でのプレゼン。自分の発表が９時３０分。

発表１時間前（８時３０分）に薬を水で飲む。

・リボトール0.5mg　１錠
・メインテート25mg １錠
服薬直後の脈拍：９０
服薬１時間後の脈拍：９０
自分のプレゼン９時３０分の脈拍：１００　（ほとんど緊張はしない）
プレゼン終了時の脈拍：７５（実はあがっていたらしい）
服薬後２～３時間後の脈拍：６０～７０。
-------

学んだこと

・あがり症は薬で抑えられているかも知れない。（単に発言内容に自信があっただけ？？）

・プレゼン開始２時間前ぐらいの服薬が適当だろう。

多重比較

１．等分散・分散の均一性の検定

１）２群の分散の比較（等分散の検定）
＝スチューデントのｔ検定かウェルチのｔ検定かの選択に用いる
→（分散比が１であるかの）Ｆ検定
　　　　　　　　　　　
２）３群以上の分散の比較（分散の均一性）
＝分散分析か、クラスカル・ワーリス検定およびフリードマン検定かの選択に用いる
→バートレット検定

【注意】

＊ﾊﾞｰﾄﾚｯﾄ検定はﾃﾞｰﾀ数が比較的大きくかつ等しくない場合に用いられるが､実験ﾃﾞｰﾀはこれをほぼ満たしている｡
＊分散分析では分散の均一性が前提だが､各群のﾃﾞｰﾀ数が等しい場合にはあまりに重大に考えなくてよい｡

２．独立した２群の差の検定

１）２群のデータが正規分布しているとみなすことができる場合、またはデータ数が少ない（両群ともデータ数が４以下）場合
→対応のないｔ検定

　ア）２群の分散が等しい場合→スチューデントのｔ検定
　イ）２群の分散が異なる場合→ウェルチのｔ検定

２）２群が離散値データである場合
→マン・ホイットニ検定

３．関連のある２群の差の検定

＊Ｆ検定で等分散の検定を行った後で

１）対応するデータの差が正規分布に従っている場合、またはデータ数が少ない（６未満）場合
→対応のあるｔ検定
２）対応するデータの差の分布が極端に正規分布と異なっている、または不明の場合
→ウィルコクソン検定

＊各群のデータ数が大きい時はｔ検定を用いることができるが、データの状態によっては有意差の検出力は低下する

６．１要因で分類される多群の検定

＊バートレット検定で分散の均一性を検定した後に

１）各群のデータが正規分布していて、分散が均一（等しい）とみなせる場合
→一元配置分散分析
→さらに群間に有意差があれば多重比較へ

２）各群のデータが正規分布していないか、分散が均一（等しい）とみなせない場合
→クラスカル・ワーリス検定
→さらに群間に有意差があれば多重比較へ

９．多重比較検定

１）群間因子の比較で交互作用がないとき
ア）フィッシャーのＰＬＳＤ法
　：多群間の分散分析で有意差が認められた時、各群のデータ数が等しく等分散で正規分布に従っていると仮定して用いる。検出力（有意差の出やすさ）は三方法のうちで最も優れるが、従って判定は甘くなりやすい。
イ）ボンフェローニ法
　：多群間の分散分析で有意差が認められなくても検定できる。各群のデータ数が等しく等分散で正規分布に従っていると仮定して用いる。検出力は比較的優れる。
ウ）シェッフェ法
　：多群間の分散分析で有意差が認められた時、各群のデータ数・分散・分布に制限なく用いられる。適用範囲が広く頑強性あるが、検出力は劣るので有意差は出にくくなる。

-------

シェフェ法の利点

１．既に自分のエクセルに組み込んであるので、新しい統計ソフトを買う必要がない。
２．等分散を問わない（おそらく）。

３．欠測値があっても大丈夫。

シェフェ法の欠点

１．有意差がかなり出にくい。

Tukey-Kramer法の利点

１．広く使われている。

２．欠測値があっても大丈夫。

３．有意差がでやすい。

Tukey-Kramer法の欠点

１．新しい統計ソフトを買う必要がある。

２．等分散であることが条件。

Tukey-Kramer法

ある質問サイトから抜粋-------

Tukeyの多重検定、といったら、それはTukey-Kramer法のこと、と理解していいのでしょうか？
あるサイトで、多重検定の項目で、Tukey法は、各群のデータ数(n)が一致する必要があるが、Tukey-Kramer法は一致しなくても良い。との記載がありまして、多重検定にもTukey法とTukey-Kramer法の二つがあるのか、よくわからなくて、質問させていただきました。

ベストアンサー-------
Tukeyの多重比較（多重検定）は当初Tukeyがバランスケース、即ち各群のサンプル数が等しい場合に適用するものとして1952-53年の論文で提唱しました。その後Tukey本人と、Kramerが独立にアンバランスケースへの拡張を示しました。しかし当時はこの拡張が検定全体の有意水準を保っているかどうかが厳密に証明されていなかったので、バランスケースとアンバランスケースを分けて、前者をTukeyの方法、後者をTukey-Kramerの方法と区別していたようです。1984年になってHayterがTukey-Kramerの方法でも検定全体の有意水準がコントロールされていることを証明したため、現在では両者を特に区別せずに共にTukeyの多重比較と呼ぶことが多いと思います（Kramerさん可愛そうに…）。多くの統計パッケージではTukeyの多重比較でアンバランスケースも処理できると思いますが、正確に言えばその場合Tukey-Kramerの拡張が用いられているのだと思います。

-------

うむ、Tukey-Kramer をエクセルに組み込もう。

ノンパラメトリック

ある質問コーナーより抜粋-------

「多重比較」は３以上の処理群の間で、特定の二群間で有意差があるかを検定する手法です。この場合、何回も検定を繰り返すことになるため、実際に差が無くても、偶然そのうちのどれか一つの対で有意差が付いてしまう確率は高くなります。それを補正したものです。御質問の「３群あるのに比較はA群-B群,A群-C群と２群でしか行われない場合」は、これに相当します。

以下に、各々の代表的な検定手法を挙げます。

１．二群比較
ａ）パラメトリック、対応なし：ｔ、Aspin-Welch
　　パラメトリック、対応あり：対応のあるｔ

ｂ）ノンパラ、対応なし：Mann-Whitney
　　ノンパラ、対応あり：Wilcoxon（符号付順位和検定）

２．多群検定
ａ）パラメトリック、対応なし：分散分析
　　パラメトリック、対応あり：反復測定分散分析
ｂ）ノンパラ、対応なし：kruskal-wallis
　　ノンパラ、対応あり：Fliedman

３．多重比較
ａ）パラメトリック、すべての対比較：Tukey
　　パラメトリック、対照群との比較：Dunnet

ｂ）ノンパラ、すべての対比較：Steel-dwass
　　ノンパラ、対照群との比較：Steel
　　　 ↓
　　御質問のケースは、DunnetもしくはSteelの適用例です。

対応のある対比較における多重検定法は無いので、Bonferroniの不等式により有意水準を補正するしかありません。

他の回答例-------

最新のSPSSではGames-HowellとDunnet's Cが使えるので、等分散性が保証されなくても、正規性さえ想定できればノンパラを使う必要はありません。場合分けすると、以下のようになります。

パラメトリック、すべての対比較、等分散：Tukey
パラメトリック、対照群との比較、等分散：Dunnet

パラメトリック、すべての対比較、不等分散：Games-Howell
パラメトリック、対照群との比較、不等分散：Dunnet's C

-------

ノンパラメトリックには、n=10は必要。でも、そんなにいっぱいデータないし・・・

関心をひきつける話し方

「目を見て話す」

ある人の意見-------

１対１のつもりで話をすると大勢の前で話しているという意識が薄れ、聴衆ひとりひとりの関心をひきつけることができるのですが、どうすれば１対１のつもりでスピーチができるのでしょうか？

「なんだ、それだけか」と思われる方が多いはずですが、効果は絶大です。

「ひとつの文章をひとりの目を見て話す」

ただそれだけです。次の文章では、また別の人の目を見て話しをします。文章の途中で別の人に視線を移すのは「なんとなく落ち着きのない人」、「自信のなさそうな話し方」という印象を与えてしまい、逆効果になってしまいますから注意が必要です。