まず、
>一元配置分散分析のあとに、多重比較をすると
これはどういう群の組み合わせでどの多重比較をしたのでしょうか?
すでに意見がでていますが、本来二元配置型の実験になっています。同一個体からの測定ではないのでいわゆるrepeated measurementANOVAには当たらないと思います。
いずれにせよ、大変よくあるパターンの実験であるにもかかわらず、解析方法がやっかいで、snowさんがおっしゃるように論文として発表されているものの多くが統計学者的には問題が多い解析法となっています。
「1つの実験データから色々なことを言いたい」場合に「検定」という手法をとるのが厄介の原因かもしれません。
薬剤投与の効果があるかどうかだけなら、二元配置分散分析でOKです。
どの時点では差があり、どの時点では差がないか…ということを調べようと思うと、一般的なのは各時点でsnowさんもおっしゃるように、検定する方法かと思います。
ただし、最近では動物個体レベルの実験では特に多重性の問題を指摘されることが多くなっています。薬剤投与群が複数あれば各時点で「多重比較」になるせいで気にならないのか(?)ここが2群でt検定の繰り返しになると、急に多重性云々を持ち出される例があるようです(不確かですみません)。
ですので、雑誌投稿などの場合には、投稿予定の雑誌を調べておかれるのが無難かと思います。
多重性の問題に対して、できる範囲の対処としては、次のどちらかでしょうか。
・最初に二元配置分散分析を行っておく。
・t検定を複数繰り返す場合はBonferroniの方法で多重性を調整する。
あるいは、タンパク量が経時的に変化するのであれば
controlの4時点について0時間を対照としてWilliamsの多重比較、薬剤投与群についても同様に行い、controlでは有意差がないが薬剤投与群では投与後○時間以降有意差があり、ということもできるかもしれません。
もっとも、これも検定2つやっているという弱点がありますが…。 |
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