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(無題) 削除/引用 No.897-10 - 2012/09/09 (日) 12:09:30 - in situ 免疫染色の顕微鏡の図とかで顕著な変化があった場合、僕は appreciable change という表現を使うことが多いですね。

(無題) 削除/引用 No.897-9 - 2012/09/08 (土) 23:05:10 - おお significantはやはりまぎらわしいですね。確かに統計的用語じゃない著しいという意味で使っているのも見かけなくはないです。 not insignificantっていえばいいのかなぁ。

(無題) 削除/引用 No.897-8 - 2012/09/08 (土) 10:50:58 - Harmonia > significantlyに訂正しなさい、と。。？ そういう親切な方はいません（笑）。 『「significant」なら、統計的根拠を示せ！！！！』 と言うだけで、「こうしたら良いよ」とは言ってくれません。 日本語でも「著しく」とか「明らかに」は許されても 「有意に」だと同じく突っ込まれると思います。 なので、No.897-6で「不用意に」と書きました。 前のラボのボスは、その辺の区別無く論文を書いていたので、 （ぼくは指摘したけど「関係ない」と取り合ってくれず） 結局、リバイスで定性実験のはずが定量性を求められて、 もがいていました。

(無題) 削除/引用 No.897-7 - 2012/09/08 (土) 01:09:58 - ami Harmoniaさん >予断ですが、「明らかに」といいたいときに「significant」を不用意に使うと、突っ込まれます。 significantlyに訂正しなさい、と。。？

(無題) 削除/引用 No.897-6 - 2012/09/05 (水) 21:36:24 - Harmonia 予断ですが、「明らかに」といいたいときに「significant」を不用意に使うと、突っ込まれます。

(無題) 削除/引用 No.897-5 - 2012/09/05 (水) 13:04:26 - おお >パラメトリックなデータをノンパラメトリック化すると情報が失われます。 あ、そうですね。なるほど。 文献を見てると、特に数値が必要でないような感じの記述もみられます。増殖を促進したとか、発現の上昇がみられたとか。まあ変化があったからよし程度であれば何ら難しいこと(統計に有意さをだすとか、どの方法で検定したらいいとか、、ログをとればとよさそうだけど、その根拠になるものはと)を考えないで五回やればいい話と思うようなこともあります。Wilcoxon検定がつかえるならそちらの方がわかり易いですね。なんか動きが見れた時はt検定しなでぜんぶなにもかんがえずにWilcoxon検定してやろうかと血迷ったことを考えてしまいそうです。

(無題) 削除/引用 No.897-4 - 2012/09/05 (水) 10:33:36 - in situ パラメトリックなデータをノンパラメトリック化すると情報が失われます。 符号検定だと最も情報の喪失が大きいので、どうしてもばらつきが大きくてt検定はできないけど、傾向はあるみたいな場合は対応のあるWilcoxon検定をやった方がいいと思います。 生物系の論文で数値データに符号検定やっているのは見たことがありませんが、Wilcoxonだったらたまにやられているので突っ込まれにくいかと思います。 符号検定で有意になるならWilcoxon検定で有意になります。

(無題) 削除/引用 No.897-3 - 2012/09/05 (水) 10:10:37 - おお >[Re:2] in situさんは書きました : > 合っています。 > 符号検定(sign test)ですね。 > > ただ、その場合、対応ありのt検定をすれば有意差が出るような気もしますが、それでも駄目ですか？ ありがとうございます。今回は空想で具体的な結果はもっていません。これが使えるようなきがしたんですが、こういうアプローチを絶対というほど見ないので、、、逆にいうとこのアプローチで投稿するとレフェリーとかどう思うだろうとか、、、

(無題) 削除/引用 No.897-2 - 2012/09/05 (水) 09:56:36 - in situ 合っています。 符号検定(sign test)ですね。 ただ、その場合、対応ありのt検定をすれば有意差が出るような気もしますが、それでも駄目ですか？

この考えはあってますでしょうか(統計関係です) 削除/引用 No.897-1 - 2012/09/05 (水) 09:06:53 - おお 例えば実験でA>Bを示したいとします。null hypothesisとしてAとBの差は測定誤差を考慮に入れると検出できないとします。同じ実験を5回繰り返して五回ともA>Bになったとします。この時の期待値はp=(1/2)^5=0.03125で5%以下の計算になります。よってnull hypothesisは棄却されAとBの間には測定誤差を上回る明らかな差がある。

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