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(無題) 削除/引用 No.12844-9 - 2025/02/21 (金) 05:54:23 - あの 当方の分野でたとえると、血中遊離脂肪酸濃度は対数変換するけど、血糖値は変換しないということはよくあり、多くの論文で使われていて確立しています。 確立していない新しい測定値でも、生データの散布図を作り、対数変換した測定値のためには対数軸を使い、そうではないのは通常の軸を使うということを徹底している限り、これまでにレフェリーから文句を言われたことはないです。 Outlier検定しても、Outlierだと言い切れないことが多いので、上記の方が使いやすいです。 いずれにせよ、統計学的な推定でしかないということで論文の書き方は慎重に書くべきです。

(無題) 削除/引用 No.12844-8 - 2025/02/21 (金) 05:09:01 - おお Log変換ってちょっとやってみる的な感じでよくやられているんでしょうかね。。。 Log変換して正規性が示されるならま根拠がありるのでいいってことでしょうか？ こういうのって色々同じような実験をしているとき、ある実験だけが少しばらついたりしてLog変換したら有意差が出たとなると残りの実験のデーターもLog変換しないと、このときはLog変換してあっちはLog変換してないとか色々とややこしくなりそうですが、、、みなさんどうこなしているのでしょうか？

(無題) 削除/引用 No.12844-7 - 2025/02/20 (木) 09:42:25 - ｃ Log、外れ値を外す、4群から2群にするなど何かしらで対応を試みるしかありませんね。 マウスの実験ですと、他の実験も含めて総合的に結論を出していると思います。 もちろん読者は先行研究や未来の研究も含めてあなたのデータを判断します。 正直言ってP値(5%の偶然か否か)や多重比較の際の補正に生理学的意味なんてないし、ましてや正規性を考慮して統計を行うなんて本当に生理学的意義などありません。 正規分布に対応できないようでしたら、このデータは他のデータとの整合性も取れている。正規分布ではないことと使用した比較方法は記載した。加えて効果量(Effect size)も記載したなど記載しましょう。 これでRejectだったら頭が固いだけの無能査読者だったと諦めましょう。

(無題) 削除/引用 No.12844-6 - 2025/02/20 (木) 08:42:41 - あの もし正規性検定で、正規分布でないと出たら、自分なら対数変換などした値を使います。

(無題) 削除/引用 No.12844-5 - 2025/02/20 (木) 07:46:08 - おお パラメトリックの検定は正規分布をモデルに計算方法を導き出してますが、少数のサンプル数のとき正規分布でなくても比較的検出力がよいので、n＝３とかで正規分布を判断できなくても使われる方法です。そのへんの記述があるリファレンスが見つかればそれを示すのは手かもしれません。 各サンプルが正規分布かどうかの判断は一標本Kolmogorov-Smirnovテストなどありますが、サンプルサイズが小さいとあまり検出力が上がらないと思います。この手のテストは「正規性がある」を帰無仮説として、p値が十分低いときは正規性がないということとになります。すでに述べられてますが検出力が低いとp値は高くなる傾向にありますので帰無仮説が棄却できなく「正規分布していない，とはいえない」ということになります。 指摘があるようにレフェリーにそう言われているので一度各サンプルでそれぞれやってみればと思います。それで「正規分布していない，とはいえない」とでるならあまりこじれないでしょうし、正規分布してないと出た場合はなんとか正規分布でなくても検出力が得られるという記述を見つけたいところです。

(無題) 削除/引用 No.12844-4 - 2025/02/19 (水) 22:10:08 - あの レフェリーにそう言われている以上は、正規性検定をして、その後に分散分析したと書けば良いです。 他の人からも出ているように、n数が少ない場合には、ほとんどの場合、正規分布ではないという仮説は、正規性検定で棄却されます。

(無題) 削除/引用 No.12844-3 - 2025/02/19 (水) 22:02:04 - 2 検定に際しての正規性とはあくまで母集団の分布が正規性があると仮定できる様な集団かどうかであって、サンプルそのものが正規分布してるかどうかではないと習ったように思います。統計学関連の本に出てると思うのでそういうのを引用した上で、必要ならば母集団の正規性を担保できることを説明し、パラメトリックでの検定でも可能という反論をすればどうでしょうか。また正規性の検定はn数が多くないと(群あたりn>30 ?)正しい判定は事実上困難と思いますので、一般的な生命科学系の実験データ処理に適用するのは現実的でない様に思います。

(無題) 削除/引用 No.12844-2 - 2025/02/19 (水) 13:16:50 - chatgpt - まずは Shapiro-Wilk検定 + QQプロットで正規性を示す - 軽度の非正規性なら、そのまま Two-way ANOVA で解析し、ロバスト性を議論 - 残差の非正規性が強い場合は、データ変換 or LMM を検討 - Kruskal-Wallis で有意差が消える場合は、多重比較や混合モデルを試す 動物実験では N が小さいため、正規分布にこだわりすぎるのは実務的ではありません。 Reviewer への説明の仕方も重要なので、「ANOVA はある程度ロバストである」ことを強調しながら、補助的な解析を加えて説得するのが良いでしょう。

４群比較の統計方法を教えてください 削除/引用 No.12844-1 - 2025/02/19 (水) 09:59:42 - あざらし 初めてご質問させていただきます。大学院生のあざらしと申します。 マウス32匹（８匹かける4群）の基礎研究で、two-way-ANOVAで解析したところ、reviewerから正規分布である証拠を示すように言われました。 マウスの内訳は ・コントロールマウス＋vehicle ・コントロールマウス＋薬剤 ・遺伝子組み換えマウス＋vehicle ・遺伝子組み換えマウス＋薬剤 の2因子4群です。 残差は正規分布ではなく、クルスカルウォリスでは有意差は消失してしまって、困っております。 他に良い統計方法はありますでしょうか。 動物実験のようなNが少ない場合、正規分布であるかにこだわらず、two-way-ANOVAを行って良いのでしょうか。 どうかご指導いただけますと幸いです。宜しくお願い申し上げます。

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