Dixon の外れ値の検定

statistics/outlier/dixon
2018/05/16 更新

  1. R による Dixon の外れ値検定

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R による Dixon の外れ値検定

R を使った Dixon の外れ値検定は、 Smirnov-Grubbs test と同じように行える。

まず > install.packages ("outliers") で R の outlier package をインストールする。サーバーを選択し、ダウンロードできたら


> library(outliers)
 

としてこのライブラリーを読み込む。

R を再起動した後は、おそらくこのライブラリーの読み込みからスタートする。Dixon test は、Smirnov-grubbs test よりも検出能力が低い (外れ値と判定されにくい ) ようである。

たとえば、下の図の左のパネルでは一番上の点 (T=5) が外れ値であると思われるが、Grubbs test では P = 0.03027 で 5% で有意に外れるのに対し、Dixon test では P = 0.1075 である。

右のパネルぐらい外れていると、T2 = 7 の点が Grubbs test で P = 0.004459, Dixon test で P = 0.01 ぐらい (記録忘れ) となり、どちらのテストでも有意に外れることになる。

dixon_test1 dixon_test2

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References

  1. R と生存時間分析. Link.
  2. 汪 2005a. 生存時間解析入門. pdf file.
  3. "Km plot" by Deanne Taylor (made and original to submitter) - Transferred from en.wikipedia to Commons by Maksim. The original description page was here. All following user names refer to en.wikipedia.. Licensed under Public Domain via Wikimedia Commons.
  4. JMP Statistics and Graphics Guide. SAM, 2007.
  5. 佐藤弘樹、市川度. 2013.
  1. カプランマイヤー法、ログランク検定の結果とCox比例ハザード解析の結果の解釈について. Link.
  2. 生存曲線が交差する場合. Yahoo 知恵袋. Link.
  3. Survival analysis. thebmj. 広告付きリンク.
  4. Li et al. 2014a. Statistical influence methods for two crossing survival curves: a comparison of methods. PLoS ONE 10, e0116774.