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(無題) 削除/引用 No.4126-13 - 2007/05/08 (火) 11:24:44 - おお momさんありがとうございます。 > > 統計専門のヒトからみると「ダメダメ」らしいですよ（＾＾；） たしかに専門家からみると、全然ダメですよね。というのは専門家でもない私がうすうす感じているぐらいですから。っていうか論文は何がなんでも****検定ですから。もっと考えてやれば統計といえど基本統計量をもとにした説明とか、色々な表現が生化学の解析でもしょっちゅう出てくるはずですから。 > そんなこと言われても、こっちのやりたいことに完璧に対応してくれるわけではなし、 そうそうどんどん複雑に式をこねくり回して、、、あの、式が見たいんではないんですけど見たいな > 「何とか検定を実施した」という表記に拘らないのであれば、「controlに対して2.98倍に増加した（95％信頼区間2.79〜3.17）」というような表記方法でも…駄目でしょうか？ いいと思います。しかしどれだけのひとがそれでピンとくるか、、、もしかしたらそう書いていても検定しなさいなんてレフェリーにいわれないかななんて、、、、 > controlが1、1、1となると、分散が0になってしまうのですよね…分散が0のt検定って、ソフトは自動的に計算してくれますが、まずいのではなかったかと…（不確かですみません）。 私もそのあたりを気にしてます。ちょっと考えたんですが、まず1と一方を定めて2.98倍ともう一方が定めてから、こんどは2.98を基準にして1.いくらとか計算すれば、両方の値に分散が得られると思うのですが、、、、、でもインチキ臭いか、、、、 > > あと、Wilcoxonの順位和検定にしてしまうと、n=3では例数が少なすぎるのでしょう、この例でも有意差がつかないようですね（となると、現実には無理？）。エイヤっとパラメトリックにしてしまうよりないかもしれません。 そうですねよく生化学でやる実験ではnを3ぐらいしかとらない事が結構ありますから、ノンパラは非現実的でそういう意味でt検定ぐらいしか選択肢がないのが現状ですね。

(無題) 削除/引用 No.4126-12 - 2007/05/07 (月) 16:05:56 - mom >基本統計量を見れば一目瞭然ですね。そういうふうに考えるとどうして生化学的な解析がほとんどt検定を持ち込み示しているのは統計的手法を考えた場合非常に未熟と言うことでしょうか、、、、 統計専門のヒトからみると「ダメダメ」らしいですよ（＾＾；） そんなこと言われても、こっちのやりたいことに完璧に対応してくれるわけではなし、統計手法の確立に時間をかけている場合ではないですし。 「何とか検定を実施した」という表記に拘らないのであれば、「controlに対して2.98倍に増加した（95％信頼区間2.79〜3.17）」というような表記方法でも…駄目でしょうか？ controlが1、1、1となると、分散が0になってしまうのですよね…分散が0のt検定って、ソフトは自動的に計算してくれますが、まずいのではなかったかと…（不確かですみません）。 あと、Wilcoxonの順位和検定にしてしまうと、n=3では例数が少なすぎるのでしょう、この例でも有意差がつかないようですね（となると、現実には無理？）。エイヤっとパラメトリックにしてしまうよりないかもしれません。

(無題) 削除/引用 No.4126-11 - 2007/05/03 (木) 03:11:19 - おお Thank you, everyone! >[Re:10] momさんは書きました : > Excelの分析ツールで基本統計量を求めると、平均2.98、95％信頼区間2.79〜3.17で、1を含みません。これは危険率5％でB/A≠1（A≠B）であることと同値です。 基本統計量を見れば一目瞭然ですね。そういうふうに考えるとどうして生化学的な解析がほとんどt検定を持ち込み示しているのは統計的手法を考えた場合非常に未熟と言うことでしょうか、、、、 たしかに私もこのアプローチで論文で説明をうまくできるかどうか、、、 > > さて、やっていることは変ではないと思うのですが…（現実のデータがほぼこんなものでしたら、検定してもしなくても、画像から有意差あり、と判断するでしょうし） そうかもしれませんでも、再現せいなどをアピールするため定量化とそのばらつきの分布とか、差があるといえる根拠を示すというデーターを要求する雑誌は多いと思われます(そこまで深く考えてないにしても定量化と有為さとオートマティクにいう人もいるかもしれませんが) >[Re:9] ryoさんは書きました : > > つまり、1日目、2日目、3日目のばらつきが系のばらつきによるものではない場合です。電気泳動などでは想定できないでしょうが、例えば、細胞や動物実験などの場合、本質的に、1日目、2日目、3日目のcontrolが、ばらついた動きをすることは想定できます。 > 具体的な事例ありがとうございます。これで私の今の問題点を読んでる人がクリアーに理解できる用になったと思います。

やっぱりt検定？ 削除/引用 No.4126-10 - 2007/05/01 (火) 11:18:15 - mom ＞でAの値は１日目3、2日目0.4、三日目8 ＞Bの値は１日目9、2日目1.16、三日目24.4ってな具合です。 このデータは例として作られたもののようですから、実際のデータで上手くいくかどうか分りませんが…。 少なくともこのデータでは、「2群の平均値の差」の検定としてt検定あるいはpaired-t検定を行うと、差が6, 1.12, 16.4とバラバラですから、nをものすごく増やさねば有意差は得られなくなりますね。 一方、比をとると3, 2.9, 3.05でほぼ一定ですから、やはり比>1であるかどうか、という検定をするのが良いように思います。 Excelの分析ツールで基本統計量を求めると、平均2.98、95％信頼区間2.79〜3.17で、1を含みません。これは危険率5％でB/A≠1（A≠B）であることと同値です。ただし、t分布に従って検定するには母集団が正規分布することが前提ですので、分布に自信がなければノンパラメトリックのWilcoxon検定を使った方が良いのか？統計ソフトによっては一変量の平均値の検定、信頼区間の算出がパラメトリック、ノンパラメトリックいずれも可能なものがあります。 さて、やっていることは変ではないと思うのですが…（現実のデータがほぼこんなものでしたら、検定してもしなくても、画像から有意差あり、と判断するでしょうし）「何検定？」と聞かれると、ちょっと（^^ゞ 私はJMPを使いましたが、JMPの画面表示からはt分布に基づいていればt検定、ノンパラならWilcoxonの符号付順位和検定…です。

(無題) 削除/引用 No.4126-9 - 2007/04/29 (日) 16:56:50 - ryo 難しいですね。確かに、生データに対してpaired t-testを行っても、系のばらつきを吸収できないようですね。 内部標準を取るとより正確になるのかもしれません。しかし、例えば、おお様の例で内部標準をとったとして、内部標準が常に1であった場合を仮定すると、話は元に戻ってしまいます。 つまり、1日目、2日目、3日目のばらつきが系のばらつきによるものではない場合です。電気泳動などでは想定できないでしょうが、例えば、細胞や動物実験などの場合、本質的に、1日目、2日目、3日目のcontrolが、ばらついた動きをすることは想定できます。 controlが日によって100倍位変動したとしても、対照群がcontrolよりも常に3倍高いというデータが得られた場合、それはそれで真実を捉えているわけで、何らかの統計処理でそれを表現する必要がありますよね。 すみません。正解を示すことは出来ませんが、僕も非常に興味があります。controlを1に固定して、普通にt-testを行っても良い気もしますが、イメージ的には、AをX軸に、BをY軸にとってplotして散布図を描き、線形近似してR2やp値を出すことは出来るのですから、それを一本の棒グラフにするような統計的手法があれば良いのかなという気はしますが・・・。

(無題) 削除/引用 No.4126-5 - 2007/04/29 (日) 14:07:56 - おお >[Re:4] ryoさんは書きました : > 各実験毎にAとBを対応させることができるので、paired t-testを行えばよいのではないでしょうか？ ありがとうございます。そう思われます。でも、私の提示した例でpaired t-testを行っても優位さは得られません。もっとnがいるっていうことでしょうか。

(無題) 削除/引用 No.4126-4 - 2007/04/29 (日) 14:00:08 - ryo 各実験毎にAとBを対応させることができるので、paired t-testを行えばよいのではないでしょうか？

(無題) 削除/引用 No.4126-3 - 2007/04/29 (日) 04:00:40 - おお かがりさま ありがとうございます。基準値を取らないと処理できないということですね。示した例はわかり易くするため、簡単な例を作って説明しています。で今の私の実験で基準値になると、、、、、あるかどうかという感じです。実験の組み方の問題かもしれませんが、、、

基準の取り方？ 削除/引用 No.4126-2 - 2007/04/29 (日) 00:22:13 - かがり Ｃの値を基準として、ＡとＢの値をＣの値との比で示せばいいかもしれませんね。 Ｃは内部標準で（エチブロ染色やカメラ露光の測定間の差を補正するための）、例えば、１日目から３日目まで共通して用いる分子量マーカーのあるバンドでもいいでしょうし、２日目も３日目も流す１日目のDNA溶液（Ａ）でもいいと思います。いかがでしょう。

統計について教えてください 削除/引用 No.4126-1 - 2007/04/28 (土) 15:54:58 - おお 例えば、ある基準になる測定値を1として、その比でデーターを求めたとします。得られた比の値は3回やればSD(SE)とかも計算できます。これに対してそれが基準値から有意さがあるかというのは、基準値を1にしているためTテストとか可笑しいように思えます。 具体的にいうと、2種類のDNA溶液(A、B)があります。毎日電気エイどうを流して、エチブロで染めて、定量性のある方法で蛍光を図ったとします。ここで実際にはコントロール可能ですか、エチブロの染具合が毎回違ったとします。カメラもオートで露光がきまり、毎回どういうわけかインテンシティーが違います。 でAの値は１日目3、2日目0.4、三日目8 Bの値は１日目9、2日目1.16、三日目24.4ってな具合です。 Bは必ずAの３倍で有意に多いでしょうが、どのような統計で処理したらいいのでしょうか。(現実この実験では、エイどうにスタンダードを入れればいいわけですが、そういうのができない実験という前提という話です)

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