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(無題) 削除/引用 No.5365-15 - 2016/08/30 (火) 17:43:01 - QC 開発された測定方法の有用性を本当に科学的に妥当な方法で世に出したいのでしたら、質問者様には分析法に関するバリデーションとはどのようなものかを勉強されることをお勧めいたします。 回収率、同時再現性、日差、直線性、測定中の試料の安定性など検討すべきことは、恐らく質問者様が考えているよりもたくさんございます。 がんばってください。

(無題) 削除/引用 No.5365-14 - 2016/08/29 (月) 18:32:31 - asan そもそも「理論値」と「測定値」を比較して正しい正しくないということを議論することには意味がないと思います。それなら、既存の方法での測定値と比べてより精度が高いか低いか（あるいは統計的に差が出ないか）なんて言い方は出来ると思いますが。 例えば計算値と測定値が一致するかどうかという言い方ならば通常は平均±2SDとかそういう書き方で一致するとか言うのかもしれませんがね。まあ、学生実験程度の話なら。ただし、SDが大きすぎると意味がないとか、そもそものSDの根拠となる分布が正しいかどうかなんていうのは分からないですね。どちらかというと、物理とか化学の分野の人の方が一般的なんじゃないかと思います。

(無題) 削除/引用 No.5365-13 - 2016/08/29 (月) 11:23:08 - おお まあ皆さんの指摘がすべてを物語っていると思いますが、まず何をもって測定できているとするのか、その中でどの部分をお示しのデーターに担わせるのか、 また統計的有意差を表現方法として用いるなら統計的に可能な仮説（帰無仮説）をまず描いてから計算に取り掛からないと、何が言えるのかわからない状態でとりあえず検定してもその意味が主張したいことに全然合わないということも起こりうるので。 そのデーターから母集団のデーターの平均が3.1になるか許容範囲内の誤差内におさまるというなら、まずそれを示すのに適切なやり方があるだろうし、かと言ってばらつきが許容範囲かどうかは別の話だし、実測値５でもその測定法でデーターの平均が3.1になるんじゃないということを否定するなら、相関性が必要だろうし、ばらつきもそうですけどどれくらいの精度で測定できるのかも許容範囲があるだろうからそれに耐えうるのかも測定できているかの物差しになるだろうし（たとえば3.1と4測定ではっきりした差が見いだせなくても、3.1と10で違いがわかればいいとか）。 いちどそのデーターでなにを示したいか、示すべきか、示せるかなど一度整理されたほうがよろしいかと思いました。

(無題) 削除/引用 No.5365-12 - 2016/08/28 (日) 20:55:21 - たていす あなたの用意した６つの測定値は、ばらつきすぎているのでもっと標準偏差が小さくて、同じ平均値となる6つのデータを用意しました。 2.82, 3.04, 2.96, 3.02, 2.96, 2.81 これも理論値3.1として、同じように検定してみるといかがでしょうか？ よりバラつきの少ないデータですから、もっと明白になるかもしれません。

(無題) 削除/引用 No.5365-9 - 2016/08/28 (日) 17:52:44 - う 今見返したら私の文章にミスがありました。 ×「母平均と標本平均に差があるとはいえない」という結論に至るには、帰無仮説を棄却できず対立仮説を受容する必要があります。 ↓ ○「母平均と標本平均に差があるとはいえない」という結論に至るには、帰無仮説を受容する必要があります。 ですね 失礼致しました。

(無題) 削除/引用 No.5365-8 - 2016/08/28 (日) 15:31:55 - ast なんだマルチか http://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q10163509060 向こうで終了宣言して、続きはこちらでとか誘導するのがフォロー相手へのマナーじゃないですかね

(無題) 削除/引用 No.5365-7 - 2016/08/28 (日) 12:26:22 - ANO それから、もし従来からの測定法があるなら、従来法に よる測定値（Y)と、新しい測定法による測定値（X)の間で、 回帰分析をして、相関係数やR2がどうなるかをみるという のもよく実施されている方法です。

(無題) 削除/引用 No.5365-6 - 2016/08/28 (日) 11:46:22 - う 参考にされている知恵袋の解説、本当に合っていますか？ 知恵袋で参考にしている手法は母平均の検定だと思うのですが、母平均の検定の帰無仮説は「母平均と標本平均には差がない」で、対立仮説が「母平均と標本平均には差がある」です。質問者様の求める「母平均と標本平均に差があるとはいえない」という結論に至るには、帰無仮説を棄却できず対立仮説を受容する必要があります。 母平均の検定のの統計量の計算は簡単に計算できるはずですので求めてみてはいかがでしょうか。 しかし、この結果は帰無仮説を棄却できず対立仮説を受容するというネガティブなものなので、言及されている通り「一致している」とは言うのは難しいと思いますし論文にした際、読み手に良い印象を与えません。 新たに開発した方法ということですので、前述のように従来の測定方法があるならばその方法でデータを取って比較して差を出すといったポジティブな方向に持っていく方が良いのではないでしょうか。(全く新たに開発した方法であったり差が無さそうということでしたら無理ですが) また、どのくらい厳密に濃度を測定できる方法なのか分かりませんが私にもn数が少なくばらつきが大きいように思えますので、可能ならばn数を増やして母平均の推定から始めてみてはどうでしょう？

(無題) 削除/引用 No.5365-5 - 2016/08/28 (日) 08:48:07 - ANO 御希望通りかは不明ですが、当方なら次のような計算をします： 1.75、4.00、3.22、3.80、3.16、1.68 これらの平均(エクセル関数のaverage)は、2.935。 　　だから3.1の94.7%のみ これらの標準偏差(エクセル関数のstdev)は、0.999 だからこの測定法の変動係数（0.999÷2.935 x100）は、34.05% 結論： 平均はともかく、この方法は測定値のバラツキが大きすぎ。

(無題) 削除/引用 No.5365-4 - 2016/08/28 (日) 03:44:56 - おお しつれいしました。対応ありで計算するとOne sample ttestと同等の計算になるっていうことでしょうか。勉強させてもらいます。ただTtestをおこなうとおっしゃっていたので、通常のTtestは両者の統計値の比較になります。そのばあい3.1を６個ならべて計算した統計値は何ら意味がないと申し上げたかったのです。 もし何か信用できる他の測定方法があるなら、それと比べて同等差検定をするといいかもしれません。この場合はどの程度の差を持って差があると言うか予め決めることになりますけど、それは期待する精度などいろいろ考えないといけないかもしれません。あるいは理論値と言いますが、全くの理論値なのか、何か測定が絡んでいる数値なのかというのが気になります。後者なら同等差検定の土俵に持ち込むことも可能かと。

(無題) 削除/引用 No.5365-3 - 2016/08/28 (日) 02:50:45 - comcom 「わけがわからない」とはどういうことでしょうか？ こちらで1標本t検定が解説されていますが、何処か違うのでしょうか？ http://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q1188250596 しかし、過去のトピックを読んだ限りではやはり「差が無いこと」すなわち「一致すること」を統計的に示すのは難しいようですね。

(無題) 削除/引用 No.5365-2 - 2016/08/28 (日) 02:11:05 - おお >取り敢えずExcelで理論値（3.1）を6つ並べてTTESTやCHITESTに当てはめp値を求めてみましたが、これが適切なのか判断がつきません。 これはわけがわかりませんね。そうするならOne sample T testというのがありますのでそちらの方がいいですけど、いずれにしろこれで有意差が出ないばあい、両者に差がないと言うのは統計的に間違ってます。 あえて言うなら同等差検定が使えるかもしれませんが、２郡間で一度やったことはありますけどうまく解説ができませんので一度ググってみるといいかもしれません。 また統計的検定だけでなく、各種統計値でもある程度のことは言えるんじゃないかなと思いますけどどうなんでしょう。 可能ならいろいろな理論値のものを測って相関を見るとかすればいいかもしれません。

統計解析について 削除/引用 No.5365-1 - 2016/08/28 (日) 01:46:13 - comcom 実験結果の統計解析についてお尋ねします。 理論値が3.1である試料の濃度を、新たに開発した方法で6回繰り返し測定したところ、1.75、4.00、3.22、3.80、3.16、1.68という結果でした。 統計学的に、この方法が正確に測定できているかどうかを検証するにはどのような検定をすれば良いでしょうか？ 取り敢えずExcelで理論値（3.1）を6つ並べてTTESTやCHITESTに当てはめp値を求めてみましたが、これが適切なのか判断がつきません。 宜しくお願いします。

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