SAS Macro 시뮬레이션을 통한 Multiple Comparison의 검정력 측정
저자
발행사항
서울 : 이화여자대학교 대학원, 2009
학위논문사항
학위논문(석사)-- 이화여자대학교 대학원 : 통계학과 2009. 2
발행연도
2009
작성언어
한국어
발행국(도시)
서울
형태사항
ⅴ, 51 p. ; 26cm
일반주기명
지도교수 :김정은
소장기관
다중비교(Multiple comparison)란 다수의 집단들이 통계적으로 모두 동일한 특성을 가지지는 않는 것으로 판단되는 경우, 두 집단씩 짝을 지어 통계적인 검정을 실시하여 어느 집단끼리 유의한 차이를 보이는지 알아보는 방법이다. 하지만 모든 가능한 짝에 대해 일정한 유의수준(예, 0.05)하에서 통계적인 검정을 실시하게 되면 전반적인 유의수준(overall level of significance)은 우리가 실제로 원하는 유의수준 0.05를 훨씬 초과하게 된다. 따라서 각 짝진 비교에서 얻어지는 관찰된 유의수준(observed level of significance, 즉, p-value)들을 보정(adjust)해 주어야 하는데 이것이 바로 다중비교 내용의 핵심이다.
분산분석(ANOVA)의 경우 다중비교 방법론이 많이 적용되고 있지만, r×c 분할표로 나타나는 범주형 자료의 경우, 전체 rc개 칸들을 대상으로 한 다중비교 방법은 아직 널리 사용되고 있지 않은 실정이다. 이는 연구자들이 이 다중비교 방법을 알지 못하거나 이 방법의 유용성을 아직 인식하지 못하고 있는 데에도 일부 기인하겠지만, 또 한편으로는 범주형 자료의 경우 SAS나 SPSS 등과 같은 기존의 통계 분석용 프로그램들이 다중비교 방법을 손쉽게 설명되어 있지 않은 데에도 그 원인 이 있다고 할 수 있겠다.
따라서 본 연구에서는 SAS에서의 다중비교를 실시하는 방법을 소개하고자 한다. 또한 이런 다양한 Multiple comparison Procedures(MCP)들을 SAS의 MULTTEST procedure를 사용한 macro 시뮬레이션을 통해 다양하게 조건을 변화시키며 검정들 사이의 Empirical Type Ⅰerror와 Empirical Power를 측정해보고자 한다.
The MULTTEST procedure addresses the multiple testing problem. This problem arises when you perform many hypothesis tests on the same data set. Carrying out multiple tests is often reasonable because of the cost of obtaining data, the discovery of new aspects of the data, and the many alternative statistical methods. However, a negative feature of multiple testing is the greatly increased probability of declaring false significances.
For example, suppose you carry out 10 hypothesis tests at the 5% level, and you assume that the distributions of the p-values from these tests are uniform and independent. Then, the probability of declaring a particular test significant under its null hypothesis is 0.05, but the probability of declaring at least 1 of the 10 tests significant is 0.401. If you perform 20 hypothesis tests, the latter probability increases to 0.642. These high chances illustrate the danger in multiple testing.
PROC MULTTEST approaches the multiple testing problem by adjusting the p-values from a family of hypothesis tests. An adjusted p-value is defined as the smallest significance level for which the given hypothesis would be rejected, when the entire family of tests is considered. The decision rule is to reject the null hypothesis when the adjusted p-value is less then.
So I want to introduce how to carry on multiple comparison through SAS in this study. Also, I want to measure Empritical TypeⅠerror and Empritical Power among theories resulted from Multiple comparison Procedures(MCP) through macro simulation using MULTTEST procedure of SAS on various conditions.
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)