| （１） |
等分散性・対数変換についての検討
生データについてのBartlettの等分散性検定で0.01の水準で有意であれば、対数変換後のデータについてBartlettの等分散性検定を行ないます、p値が0.05以上になれば、以後の解析は対数変換したデータについて行ないます。対数変換後、p値が0.05未満であれば、対数変換によって等分散性は改善されないため、変数変換を行ないません。データが0あるいはマイナスの場合は、対数変換後のデータは欠損値となります。このようにデータの変換はアルゴリズム内部で行なうため生データからの実行のみ可能でユーザーによるLog変換されたデータは処理できません。
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| （２） |
外れ値についての検討
Studentized residualを計算し、絶対値が4以上であれば統計学的には外れ値であるとみなします。EXSUSでは、Studentized residualの絶対値が4を超える場合、出力にマーク(＃)が付記されます。
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| （３） |
対照群との対比較
Dunnett type多重比較によって対照群との対比較を両側5%の水準で行ないます。
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| （４） |
用量反応関係の直線性についての検討
直線回帰モデルをあてはめ、回帰直線の傾きが0かどうかを1%の水準で検定します。また直線性については、直線のモデル適合度を計算します。 |
