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(無題) 削除/引用 No.5694-6 - 2017/01/20 (金) 18:02:34 - 統計 皆さま ご回答ありがとうございます。 Ｔ検定の計算方法を確認して、自分の間違いに気づきました。 　 統計における標準化についても勉強しようと思います。 ご協力ありがとうございました。

(無題) 削除/引用 No.5694-5 - 2017/01/20 (金) 15:19:05 - 通りすがり 統計に関する基本的なことは既にコメントされていますので 実務的なことを少し。 各パラメータの数値を感覚的に捉えているようですので 統計における標準化について勉強されることをお勧めします。 標準化してみると各パラメータに対する印象が変わって見えますよ。 その上でパラメータ毎の特徴に基づいて 統計学的有意差よりも生物学的有意差を優先するかどうか判断するのは、 実験者の権利であると同時に義務でもあります。

(無題) 削除/引用 No.5694-4 - 2017/01/20 (金) 14:47:04 - CD 例えばt検定であれば、t検定量の計算式を見直してください。あなたが考えたことが間違っているとわかると思います。

(無題) 削除/引用 No.5694-3 - 2017/01/20 (金) 14:37:08 - m 有効桁数の違いからSD値が高くなり 有意差が得られにくいことは考えられますが、 基本的に差ではなく割合で解析する以上、 生データにかけ算しようが割り算しようが統計的には同じ結果になります。

(無題) 削除/引用 No.5694-2 - 2017/01/20 (金) 14:18:38 - おお 例えば実測値を使っても、どちらか基準にしたい（あるいはコントロール）の平均を１として相対的な値にして計算しても統計的検定の結果は変わりません。

統計における数字の大きさについて 削除/引用 No.5694-1 - 2017/01/20 (金) 13:20:35 - 統計 はじめまして。 初歩的な質問で失礼します。 実験を進めていくうえで統計処理が必要になるのですが、 統計をするうえで数字の大きさについてはどう考えたらよいのでしょうか。 例を挙げると Ａ群とＢ群で成人男性の毛髪の量に有意差があるのか、だと 何千本とかの世界で統計に用いる数字がばらついてくると思います。 Ａ(20000,30000,29000,25000,34000) Ｂ(23000,26000,31000,29600,30000) 一方でＡ群とＢ群でのある測定値(0~1の間のみ） に差があるのか、 とかだと非常に扱う数字が小さくなってしまいます。 Ａ(0.34, 0.31, 0.50, 0.60) Ｂ(0.19, 0.26, 0.30, 0.41) 前者では有意差がなくても毛髪という特性ゆえに１００本単位で群に差がでるかもしれません。 後者では有意差があっても0.0~1.0という範囲での数値故に、有意差が出にくいように感じます。 このように扱う実験によって結果の数字が大きく異なる場合でも 同じ統計手法を用いることに疑問を感じてしまいます。 前者の場合は下2桁の0は除き、3桁の数字で統計をする 後者の場合は100をかけ、2桁の整数として統計をする などの操作がいるのではないかと感じてしまうのですが いかがでしょうか。 ご返答お待ちしております。

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