CochranのQ検定の話
以前投稿した、 https://stat-consul.blogspot.com/2024/03/friedman.html とも少し関連しているが、 対応のある3群以上の2値データの比較の話で相談に乗ったのでメモ。 jamoviを使っている院生からの相談に関連して。2時点間でMcNemarの検定をするような、0/1のカテゴリ変数の割合の変化がランダムではない一方向への変化なのかを、3時点以上で検定する方法としてはCochranのQ検定を使うのが普通だが、 jamoviでは特別なメニューが用意されていないので、Friedmanの検定をすればCochranのQ検定と同じp値が得られる 、という記述を見つけたので、確かめてみる。Rのパッケージとしては、RVAideMemoireパッケージに入っているcochran.qtest()関数が便利なので（DescToolsパッケージのCochranQTest()関数もほぼ同様である）、そのexample()の例で試してみると、 response <- c(0,1,1,0,0,1,0,1,1,1,1,1,0,0,1,1,0,1,0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,0,1) fact <- gl(3,1,30,labels=LETTERS[1:3]) block <- gl(10,3,labels=letters[1:10]) library(RVAideMemoire) cochran.qtest(response ~ fact | block) とすれば、 Q = 10.8889, df = 2, p-value = 0.00432 というCochranのQ検定の結果、A、B、Cそれぞれにおける1の割合、AとB、BとC、CとAという対比較をfdr法で検定の多重性を調整した結果のp値が示される。反復測定デザインとしては、blockが個人、factが測定日に当たると考えれば良い。このデータをデータフレームddにしてタブ区切りテキスト形式でファイル出力するには、 dd <- data.frame(response=response, fact=fact, block=block) write.table(dd, "cochran.txt", row.names=FALSE, sep=...