비모수 방법에 의한 다변량 검정절차에 대한 고찰과 그 이후 (A Note on the Nonparametric Multivariate Test and Beyond)

서지정보

· 발행기관 : 한국자료분석학회
· 수록지 정보 : Journal of The Korean Data Analysis Society / 17권 / 3호 / 1319 ~ 1326페이지
· 저자명 : 홍승만, 박효일

초록

이 논문에서 다중검정(multiple testing) 접근법을 사용하여 다변량 자료에 대한 검정절차에 대한 방법과 과정을 보다 상세하게 기술한 다음에 귀무가설이 기각되고 대립가설이 채택되는 경우에 어떤 변수가 귀무가설의 기각에 기여하는 지를 알아보는 연구를 수행한다. 이러한 통계적 절차는 일변량인 경우 다중비교와 동일한 절차로서 다변량 다중비교라고 할 수도 있을 것이다. 이러한 통계적 추론절차를 위하여 이번 연구에서는 각 변수의 개별적 검정에 대한 유의확률(p-value)을 이용하는 검정통계량을 구축하여 이용한다. 다중검정에서 요구되는 다중성(multiplicity)에 대한 조정방법으로서 Bonferroni와 Holm 방법과 절차에 관하여 간단하게 설명하고 이에 대응하는 familywise error rate(FER)에 관하여 소개한다. 구체적인 예를 이용하여 소개한 다변량 다중비교에 대하여 구체적으로 예시하며 마지막으로 다중검정에 관여 여러 가지 흥미로운 점을 토의하며 FER 대신에 사용할 수 있는 false discovery proportion에 관하여 알아본다.

영어초록

In this paper, using the multiple testing approach, we review the testing procedures for the multivariate data in some detail. Especially, we are interested in inspecting which component or components may contribute the rejection of the null hypothesis when we accept the alternative with the rejecting the null hypothesis. One may consider these procedure can be a multiple comparison for the multivariate data. For these statistical inferences, we consider to construct the test statistics using the individual p-values and combine them with some suitable combining functions. Also we comment briefly on the multiplicity required for the multiple testing procedure with the Bonferroni and Holm methods and explicitly introduce and discuss the corresponding familywise error rate (FER). Then we exemplify the multivariate multiple comparison procedure with an example. Finally, we discuss some interesting features for the multiple test and the false discovery proportion.

참고자료

· 없음