>データサイズが大きいサンプルの検定には不向きなt-test
実際は不向きではないんですが、バイオ関係ではそういう人がいますね。
要するに検出感度が良くなりちょっとした違いでも帰無仮説を棄却できるので、そんな僅かな差が生物学的に意味があるのかを危惧するのもだと思います。
かといって、そのような場合どんな検定法を使うのがいいのか提示されている例を知りません。
単純なやり方を個人的に考えると、
１。有意水準（P値で有意と判断する基準）を下げる。
２。無作為抽出によりnを下げる。
などでしょうけど、実際に取り上げているものは見たことがないです。
その他個々の細胞の数値の比較として考えるなら
１。Paired （多分これは当てはめることができないとおもうけど）
２。U-test （個々の数値が全体の中でどれぐらい高いか、低いかを数値化する方法）
３。コントロールの平均値から明らかに高い（低い）ことを示す（One sample t-test）。コントロールの平均値から個々のサンプルがどれくらい離れているかをみて全体としてコントロールの平均値から有意に逸脱していることをしめす。
またこれぐらいの差ならあっても意味がないという基準があるなら、同等差検定で帰無仮説を棄却できないという上でT-testをやればはっきりするのかもしれません。
いずれにしろ専門的な知識はないので個人の妄想という感じですし、このようなややこしいことをみんなやっているかというとそうでもないと思いますので、かえって突っ込まれる可能性が高いと思います。 |
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