複数の比率を比較するためにMarascuilo手順を使用した人はいますか？

ここで説明する Marascuiloの手順は、全体的なカイ2乗検定でnullを拒否した後、特定の比率が互いに異なるかどうかをテストする場合に、比率の複数比較の問題に対処するテストのようです。

しかし、私はこのテストにあまり詳しくありません。だから、私の質問：

1. このテストを使用する場合、どのニュアンス（ある場合）を心配する必要がありますか？

2. 同じ問題に対処するために、少なくとも2つの他のアプローチ（以下を参照）を知っています。どのテストが「より良い」アプローチですか？：

   • @Brett Magill がこの回答で言及した「分割されたカイ二乗」の実行

   • Holm–Bonferroniメソッドを使用してp値を調整します。

この方法について聞いたことがないので、部分的な答えにすぎません。あなたが提供したリンクで私が読んだものから、それはあまりにも保守的である可能性が高い単一ステップの手順（p値の代わりにテスト統計を再作成することを除いて、Bonferroniと同様）のようです。

Rには、pairwise.prop.test()複数の比較（シングルステップまたはステップダウンFWERメソッドまたはFDRベース）の修正を可能にする関数がありますが、すでに提案したものはありません（ただし、Bonferroniは非常に保守的ですが、それでも非常に実際に使用されます）。順列を使用したリサンプリングアプローチも興味深いかもしれません。coinRパッケージには、この点で十分に確立テストフレームワークの§5参照提供順列テストのクラスの実装：コインパッケージを、私は事後方法で、カテゴリーデータの並べ替えテストに対処しなければならなかったことはありません。

分割された分割表の分析について、私は通常、特定の関連性を追加の仮説（計画外の比較）を作成するためのガイドと見なしていますが、これは別の問題です。私は通常、ピアソンの残差であるMichael Friendlyの mosaicplotのような視覚化ツールを使用します。関連付けの特定のパターンを説明する場合は、対数線形モデルを使用します。

Marascuiloの手順をもっと頻繁に使用してほしい。メインテーブルのサブセット、つまり一度に2つのカテゴリでカイ2乗を計算している人が頻繁にいますが、実際には正しくパーティション分割を行っていません。彼らが私が理解している限りこのように彼らがそうする理由は、彼らが解釈を本当に難しくするので、彼らがカテゴリーをグループ化することに耐えることができないからです。結局のところ、聴衆にも依存します。知らない場合は、通常のBonferroniアプローチをお勧めします。