JASP 0.19.30での多重比較補正は、統計解析において重要なステップです。多重比較補正を行うことで、複数の仮説検定を行った際に、第一種の誤り（偽陽性）を制御することができます。この記事では、JASP 0.19.30を使用した多重比較補正の手順を具体的に説明します。
1. JASPでのデータ入力と分析の準備
まず最初に、JASPを開き、対象となるデータセットをインポートします。データがインポートできたら、必要な変数を選択して分析を開始します。
例えば、2つ以上のグループの比較を行う場合、適切な変数を選び、ANOVA（分散分析）を実行することが一般的です。
2. 多重比較補正を設定する
ANOVAを実行した後、JASPでは自動的に多重比較補正が適用されないことがあります。これを設定するためには、次の手順を実行します。
1. 「Post Hoc Tests」（事後検定）オプションを選択します。
2. 「Multiple Comparisons Correction」（多重比較補正）の設定を探します。
3. 使用する補正方法を選ぶ
JASPでは複数の多重比較補正方法が用意されています。以下の方法を選択できます：
1. **Bonferroni補正**: 最も保守的な方法で、第一種誤り率を強く制御します。
2. **Holm-Bonferroni法**: より柔軟な補正方法で、複数の検定結果に対して適応されます。
3. **Benjamini-Hochberg法**: 偽陽性率（FDR）を制御するための方法で、柔軟性があります。
4. 結果の確認と解釈
補正後、JASPは各比較に対して補正されたp値を表示します。これにより、統計的に有意な結果を確認できます。補正後のp値を解釈し、最も有意な結果を選びます。
JASPでは、補正後の結果がどのように変化したかを簡単に視覚的に確認することができます。
5. まとめとアドバイス
JASP 0.19.30を使用した多重比較補正は、非常に簡単で直感的です。適切な補正方法を選ぶことが重要であり、結果を解釈する際には補正後のp値を慎重に扱うことが必要です。JASPはユーザーフレンドリーなインターフェースを提供しており、初心者でも直感的に操作できます。
多重比較補正を適切に設定することで、正確な統計解析が可能となります。
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