毒性試験から得られる定量値に対する新決定樹による統計処理の提案

毒性試験から得られる定量値は, 膨大でまた経時的に排出され, 時には分布が異なった値などの変化に富んだ数値である. これらの定量値に対して, 速やかに対照群と用量群間の差を吟味するために決定樹による手法が長期に渡り使用されてきた. しかし本論文では, この決定樹が持ついくつかの弊害を取り除いて新たに検出力の高い新法定樹を提唱する. すなわち, Bartlettの等分散検定は, 5%水準を堅持し, 等分散の場合は, 分散分析を実施せずDunnettの多重比較検定を, もし不等分散の場合は, 多重性を考慮し検出力の高いSteelの検定を採用する....

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Published in産業衛生学雑誌 Vol. 41; no. 1; p. 13
Main Authors 小林克己, 大堀兼男, 金森雅夫, 竹内宏一
Format Journal Article
LanguageJapanese
Published 日本産業衛生学会 20.01.1999
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ISSN1341-0725

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Summary:毒性試験から得られる定量値は, 膨大でまた経時的に排出され, 時には分布が異なった値などの変化に富んだ数値である. これらの定量値に対して, 速やかに対照群と用量群間の差を吟味するために決定樹による手法が長期に渡り使用されてきた. しかし本論文では, この決定樹が持ついくつかの弊害を取り除いて新たに検出力の高い新法定樹を提唱する. すなわち, Bartlettの等分散検定は, 5%水準を堅持し, 等分散の場合は, 分散分析を実施せずDunnettの多重比較検定を, もし不等分散の場合は, 多重性を考慮し検出力の高いSteelの検定を採用する.
ISSN:1341-0725