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(無題) 削除/引用 No.10040-13 - 2021/11/22 (月) 17:48:11 - おすし s様 知恵袋への転載までありがとうございます、大変参考になりました。 たしかに統計学的に一番問題がないのはご教示いただきました、一つの線形モデルで二群間をカテゴリー変数として分けて1回の統計分析として処理するのが多重性問題はクリアしていますね。 ただ実情として2メソッド間の実用性などを議論したく、R2値やLODなど定量的パラメーターの比較を行いたいというのもあります。 常々感じてはいますが、統計的な正しさと生物学的な意義の主張の両立というのはなかなか難しいなと思っております。

(無題) 削除/引用 No.10040-12 - 2021/11/21 (日) 11:35:38 - s すでに解決されているようなので蛇足ですが、Yahoo知恵袋で聞いてみたところ、井口先生から回答をいただきました。 https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q14252710194 実際は、あまり気にしている人はいないとのことです。 最初の回答でも書きましたが、自分なら二群それぞれについて回帰するよりも、二群を分けるカテゴリー変数をおいて、そのカテゴリー変数にかかる係数パラメーターが0かどうかを検定すると思います。(二群の差のみが興味の場合)

(無題) 削除/引用 No.10040-11 - 2021/11/18 (木) 11:23:20 - おすし みなさま 様々なお知恵ご教示いただきありがとうございます、大変勉強になりました。 弊学にも統計コンサル的なポジションの方がいたら良かったのですが、なかなかそうもいかず日々勉強しているところです。 有償ソフトウェアではありますが、graphpadにmultiple t-testというのがあり2群間比較を複数回した際の各p値を補正してくれました。 補正方法はネット上では見つからなかったのですが、ボンフェローニ補正などのように全項目一律で等倍してはいなかったので、分散などに応じて何らかの重み付けをしているのだと思います。 ひとまずこれでN=6の回帰直線パラメーターを検定したいと思います、ありがとうございました。

(無題) 削除/引用 No.10040-10 - 2021/11/18 (木) 10:03:01 - qq statsmodelsで回帰計算すると（Ｒもそうなのかな？）、各パラメータに95%信頼区間がついてくるけれど、つまりp<0.05で評価しているということでしょう。 パラメータがゼロを踏んじゃうと、基本的に意味ないよねということです。 傾きの値が、0.5だけど、その95%conf_intが、-0.1から0.9だとすると、傾き項を考慮すべきでないということになるでしょう。 さてさて、条件A,Bで得られる切片と傾きに有意差があるかどうかを議論したいのであれば、サイズｎの切片と傾きが必要になるのではないでしょうか？ ランダム誤差が入った時に、切片と傾きが正規分布で広がるのか分かりませんが、そう仮定していいんじゃないかなと思います。 というわけで、条件Ａ，Ｂそれぞれで、ｎ回の実験を行い、ｎ個の検量線を描けば、いいんじゃないでしょうか？ ここで、リサンプリングで解決できないかというと、ちょっとインチキな感じもします。

(無題) 削除/引用 No.10040-9 - 2021/11/18 (木) 06:24:24 - おお あ、ただし、目的によっては統計的にあらがあってはいけないきっちりとした検定が求められる事もあるから、ホントは専門家に相談してほしい。そういう場合はデザインする段階でパワーアナリシスなどもするから、多分それに当たらないような気はするけど。最近は施設に専門家をおいているというような話も聞くけど、どうなんでしょう。

(無題) 削除/引用 No.10040-8 - 2021/11/18 (木) 06:09:02 - おお >（ただ、これを言い出すとそもそも一つの論文内で統計検定を複数回している時点でp値に意味がなくなる気はするのですが） 昔はそこにおいて同じように考えたことがあります。でも、論文の全体の話を統計的に仮説の検定をしているわけではないですからね。それぞれの実験の確からしさの中から可能性を議論するわけですから。 "回帰直線の差の検定"で検索と指摘がありますが、詳しくはわかりませんが２、３見てみましたが多重検定の補正を行っているようには見えませんでした。厳密に必要ないとは言えませんけど、まあ大抵の人はそれで良しと思っているのでしょう。

(無題) 削除/引用 No.10040-7 - 2021/11/17 (水) 10:22:52 - おすし ＞複数の推定パラメーターの差の有意性を議論するとき多重比較になるかという話 でした、すみません。 そのうえでこのような状況の多重性を補正する統計手法として、specificなもの（トランスクリプトーム解析でのFDRのような）があったらご教示いただきたいなーという意図でした。

(無題) 削除/引用 No.10040-6 - 2021/11/17 (水) 09:33:45 - s 実験群は2つでも、複数の推定パラメーターの差の有意性を議論するとき多重比較になるかという話ではないのですか? そのパラメーターのうち、ひとつでも違っていれば実験群間に差があるという話(且つパラメーターが独立)なら、当然多重比較になるでしょう。実験群が3つ以上かは本質ではない。 > （ただ、これを言い出すとそもそも一つの論文内で統計検定を複数回している時点でp値に意味がなくなる気はするのですが） ひとつの論文の複数の仮説はファミリーを構成していない(どれか一つ有意ならいい訳ではない)ので、その議論はあてはまらない気がします。

(無題) 削除/引用 No.10040-5 - 2021/11/17 (水) 08:40:58 - おすし みなさま ありがとうございます。疑問としては ＞よくある例は２群でRNAseqやマイクロアレーなどで複数の遺伝子を検定するとき多重検定になるのでFDRが導入されている。 のように、2群間比較を（同一実験手法内で）複数回実施するときにも多重検定/補正をしていたりいなかったりという点で、上記のような網羅的解析ではない3,4項目の際はどうすべきかなーというものでした。 ＞３つの項目それぞれで普通に２群間の比較 上記のような事例も論文ではよく見かける（自分もやったことがある）ので生物系では認められているかと思うのですが、 そもそもの多重検定の問題性とは、3つの項目いずれにも有意差がないのに誤って少なくとも一つ有意差が生じる確率が 1-0.95^3 = 14.2% になる、というものなのでA,B,Cの3群がいないときは何回検定しても2群間比較で良いかというと統計学的にはよろしくないのではないかと思った次第です。 （ただ、これを言い出すとそもそも一つの論文内で統計検定を複数回している時点でp値に意味がなくなる気はするのですが）

(無題) 削除/引用 No.10040-4 - 2021/11/17 (水) 02:36:43 - おお >[Re:2] 123e4rtgさんは書きました : > A,Bの２群間の比較ならば多重比較は適用されません。 うーん、個人的にはそれはいいきれないような気がしているんだよねぇ、、、よくある例は２群でRNAseqやマイクロアレーなどで複数の遺伝子を検定するとき多重検定になるのでFDRが導入されている。不思議なのはそこから数個の遺伝子でバリデーションするとき、多重検定という縛りに寛容だったりするけど。

(無題) 削除/引用 No.10040-3 - 2021/11/16 (火) 20:01:57 - s "回帰直線の差の検定"などで検索すると、色々出てくるでしょう。正しくない解説もあるかもしれませんが。 全部ひとつの線型モデルに入れてしまうのがきれいな気はします。

(無題) 削除/引用 No.10040-2 - 2021/11/16 (火) 17:56:29 - 123e4rtg 多重比較は３群以上の群間の比較をする際に適用されるものです（例えばA vs B, A vs C, B vs C, A vs Cみたいな感じの時。）ので、A,Bの２群間の比較ならば多重比較は適用されません。３つの項目それぞれで普通に２群間の比較ということになると思います。２群間比較でも、サンプルサイズ、対応ありor 対応なし, 等分散性の有無、対象とする検体の母集団は正規性を仮定できるものかどうか、などでどの検定法が適切か決まってくると思います。いろいろな検定法があり〜の検定法でなければならないということはありませんが、〜の検定法はこのケースには使えないというのはありますので注意してください。

多重検定について 削除/引用 No.10040-1 - 2021/11/16 (火) 17:24:56 - おすし すみません、ちょっと混乱しているので教えていただきたいのですが… 1つの実験系から複数種の数値データが取得できる場合（例えば検量線から傾き、切片、R2値という3つのデータを計算する） このとき検量線AとBの傾き・切片・R2値をそれぞれ2群間比較する際も多重検定を行う方がよいのでしょうか（それぞれで独立したt検定ではだめか） ご教示いただけますと幸いです。

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