次回の講義は，二つのテーマを話します．前半は，分散分析に続いて実験処理効果の水準間比較について説明します．処理平均の対（ペア）の差が有意であるかどうかは基本的にｔ検定の領分なのですが，複数回の検定を繰り返すことによる“弊害”が生じます．これは「多重比較問題」と呼ばれ，その解決（補正）が必要になります．後半は，データにフィットするベストの統計モデルのの選択に関わる「モデル選択論」に話を進めます．通常の線形モデル（LM）の延長線上に一般化線形モデル（GLM）の世界が広がります．その際，モデルとデータとのフィットをどのように評価するかは，統計学的アブダクションにおいて重要な論点となります．分子進化モデルの例とＲによるデモをしながら解説します．
