Dunnett's test, STATAでやってみよう。一対比較 -Pairwise comparisons-

「Dunnett's test」

ダネット検定とは…

そもそも多数群で統計解析するときはt-testはしません。
多重比較検定； ANOVAで行います。ほんでANOVAで有意差があればpost-hocに検定を行います。
これが、TukeyやBonferoniやScheffeやSidakという方法であります。
例えば3群比較で、それそれどの群とどの群に差があるのかを個別に検討します。

僕は、初めて使ったのがBonferoniで、とにかくこれ一筋でやってます。(なんか有意差が出やすい気がする。)

STATAコマンドは

 oneway [response(e.g.体重)][factor(e.g.酒飲度合)], bonferroni

です。

これは、4群であれば6回検定を行うので有意差が出にくいです。

そこで、用いるのがDunnet Testです。
Dunnetは、特定の1つの群とその他の群の比較のみを行うことができます。
「一対比較 -Pairwise comparisons-」っていうみたい。
つまり、一つ基準を設けて、それに対してその他の群と差があるかないかを検定します。
だから4群以上あったほうがよさそうですね。

pwmean [response(e.g.体重)], over( [factor(e.g.酒飲度合)], ) mcompare (dunnett) effects

ここでは飲酒度合がカテゴリ分類されていて、たとえば
1：never
2:light
3:moderate
4:heavy
として、基準が1とする必要があります。あとはこの度合いもカテゴリ的に理にかなったものである必要があります。

さらにモデルをフィットさせれば、全てそれぞれを基準とした検定が一気にできます。
がめんどくさいし、分かりにくいので止めにしようか…
コマンドもうまく動かんし…
とりあえず、ライトストーンから引用したコマンドは以下です。

まず、モデルをフィットさせます。
regress [response(e.g.体重)] [factor(e.g.酒飲度合)]

んで、1対多数比較の検定に持ち込みます。
pwcompare [response(e.g.体重)], [factor(e.g.酒飲度合)]

でも、これDunnettかな？よくわからんから、これは没でお願いします。

更に後日検討した結果、
以下のコマンドでできました。モデルをフィットさせずにいきなりpwmeanです。

pwmean  [response(e.g.体重)] , over( [factor(e.g.酒飲度合)] ) mcompare (dunnett) effects

STATA素晴らしい。