Excelで簡単　多重比較データ入力一発解答CD-ROM付

0. 多重比較の考え方
解説編1：よく使用される多重比較
1. Tukey-Kramerの方法
2. Games-Howellの方法
3. Schefféの方法
4. Dunnettの方法
5. Williamsの方法
解説編2：ノンパラメトリックの多重比較
6. Steel-Dwassの方法
7. Steelの方法
8. Shirley-Williamsの方法
解説編3：有意水準を調整して行う多重比較
9. Bonferroniの方法
9.1 Bonferroniの方法1（t-検定の場合）
9.2 Bonferroniの方法2（U-検定（Mann-Whitney検定）の場合）
9.3 Bonferroniの方法3（平均値以外で多重比較の場合）
10. Holmの方法
11. Shafferの方法
実例編
12. 薬学系：成分投与による影響実験
12.1 実験条件1：毒性強度の比較
　12.1.1 差の出にくいTukey-Kramerの方法
　12.1.2 差の出にくいBonferroniの方法1-1
　12.1.3 差の出やすいHolmの方法とShafferの方法
12.2 実験条件2：対照群より毒性のあるもの
　12.2.1 対照群と順序関係のない処理群で Dunnettの方法
12.3 実験条件3：毒性を示すのはどこからか
12.3.1 対照群と順序関係のある処理群で Williamsの方法
13. 教育系：大学教育における評価の裁量格差
13.1 Bonferroniの方法の3：χ2-検定による評価の裁量の検定
13.2 Holmの方法とShafferの方法による評価の裁量の検定
14. 生物学系：飼育環境における抱卵数の変化
14.1 実験条件1：飼育環境がすべて独立している場合
　14.1.1 差の出にくいTukey-Kramerの方法
　14.1.2 差の出にくいBonferroniの方法1-1
　14.1.3 差の出やすいHolmの方法とShafferの方法
14.2 実験条件2：対照群と比較してよりよい環境は
　14.2.1 対照群と順序関係のない処理群でDunnettの方法
14.3 実験条件3：対照群と比較してどの混合割合から差が出るか
　14.3.1 対照群と順序関係のある処理群でWilliamsの方法
15. 栄養学系：生鮮食品保存時の栄養素の変化
15.1 実験条件1：データが独立している場合の含有量の比較
　15.1.1 差の出にくいTukey-Kramerの方法
　15.1.2 差の出にくいBonferroniの方法1-1
　15.1.3 差の出やすいHolmの方法とShafferの方法
15.2 実験条件2：今よりよい保存場所は
　15.2.1 対照群と順序関係のない処理群でDunnettの方法
15.3 実験条件3：どのくらい保存すると差が出るか
　15.3.1 対照群と順序関係のある処理群でWilliamsの方法
16. ノンパラメトリック法での多重比較例 生物学系：飼育条件による鶏卵重量の比較
16.1 実験条件1：ノンパラメトリックで，データが独立している場合の鶏卵重量
　16.1.1 ノンパラメトリックで差の出にくいSteel-Dwassの方法
　16.1.2 ノンパラメトリックで差の出にくいBonferroniの方法（U検定（Mann-Whitney検定））
　16.1.3 ノンパラメトリックで差の出やすいHolmの方法とShafferの方法
16.2 実験条件2：ノンパラメトリックで対照群より大きな鶏卵は
　16.2.1 ノンパラメトリックで対照群と順序関係のない処理群でSteelの方法
16.3 実験条件3：ノンパラメトリックで対照群より大きな鶏卵になる環境は
　16.3.1 ノンパラメトリックで対照群と順序関係のある処理群で　　　　 Shirley-Williamsの方法
16.4 参考　ノンパラメトリックでGames-Howellの方法：分散の異なる場合の2群の平均値の差の検定（Welchの方法）を用いた多重比較
付録：Tukey-Kramerの方法，Bonferroniの方法（t-検定），Schefféの方法の検出力の比較