Dunnett型多重検定:Bootstrap法応用 [平均値の差の検定]
ノンパラメトリック(Steel型)<例>

コントロール群の平均値をμc、対照群の平均値をμiとするとき、
どの対立仮説を証明したいのか選んでください。
μc≠μi μc>μi μc<μi

検定の有意水準を入力して下さい。(0〜1の間) α=

各群のデータ数をコンマかスペースで区切って記入して下さい。
ただし、先頭をコントロール群として下さい。
各群のデータ数

データ入力フィールドを縦(縦一列に一群のデータ)に使いますか?
それとも横(横一行に一群のデータ)に使いますか?


データ数の入力と同じ順に下のデータ入力フィールドに、データを記入して下さい。
但し、上で「縦」を選択された方は縦一列に(必ず左端にコントロール群)、
「横」を選択された方は横一列に(必ず一行目にコントロール群)データを入力して下さい。*注)
各行のデータ間はコンマかスペースで区切ってください。
それぞれの群のデータ数は異なっていてもかまいません。
結果のページでは左、あるいは上からコントロール、第一群、第二群・・・と呼んでいます。


*注)
データ数が多い場合、フィールドの端で折り返されますが、
これは表示だけですので気になさらないで下さい。


計算に時間がかかる為、結果はWeb上ではなくメールにてお知らせいたします。

メールアドレス


のように入力します。
この例の場合、検定は片側検定 が選択されており、公称の有意水準は0.01 となっています。各群のデータ数に4つの入力があることから、 データの群数は4群、各群のデータ数は コントロール群から順に11、13、12、10 となっています。データフィールドは に使用することがチェックされており、 フィールドには1行につき一つの群 のデータが入力されています。上から順にコントロール、 第一、第二、第三群となっています。 メールアドレスはご自分のメールアドレス を入力してください。
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