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(無題) 削除/引用 No.9244-26 - 2020/10/23 (金) 09:12:39 - ぽー そもそも論として、この実験で調べたいデータは何なんでしょう？ 疾患モデルが薬剤で改善することを見たいのでしょうが、それはコントロールレベルに戻るかどうかを知りたいのか、薬剤非投与の疾患モデルよりも（少しでいいから）改善することだけを知りたいのか、薬剤の相互作用だけを知りたいのか、など色々考えられます。 それによって、統計処理以前に必要な実験の質が変わってしまいます。 また、一般的に使われている統計手法を使わない（使わなくてもいい）理論的な根拠はあるのでしょうか？ （ここは統計の必要がないと「思う」は根拠にはなりません） あるのであれば、現在行われている統計処理が大きく変わり、生物統計に苦労している研究者のためにもなりますので、その理論をいったん論文化した方がいいとおもいます。

(無題) 削除/引用 No.9244-25 - 2020/10/23 (金) 01:09:20 - おお 1.コントロール 2.疾患モデル 3.疾患モデル+治療薬A 4.疾患モデル+治療薬B 5.疾患モデル+治療薬A+治療薬B 少し工夫ができるとすると、 Control 100%、.疾患モデル０％で３、４、５を評価する手もあるのかなと思いました。

(無題) 削除/引用 No.9244-24 - 2020/10/22 (木) 19:41:27 - ううう うーん、そんなに複雑にするなら、初めのほうにsさんが書かれたように、 2-5を2元配置の分散分析にして、A,Bの主効果とAxBの交互作用が有意かを 確認するのがシンプルだと思うけどな。せめて2-5でtukeyの多重比較とか。 そういう解析ができる設計なのにしないのは、 何か理由があって恣意的に選んでいると思われそう。 また、モデルの成立自体が怪しいなら別だけど、手技ミス等の確認で 念のために入れているなら、1-2は別途確認するだけでいいと思うけど。

(無題) 削除/引用 No.9244-23 - 2020/10/22 (木) 13:40:30 - Jun 皆様大変有用なアドバイス、本当にありがとうございます。 初めの質問の仕方から少し誤解を招いてしまった部分もありそうで大変恐縮なのですが、皆様からのアドバイスにあるように「検討すべきと思われる」組み合わせを任意で選ぶことができるならば、少なくとも 1 vs 2（モデルがモデルとして成立していることの確認） 2 vs 3（治療Aが既報通り効いていることの確認） 2 vs 4（治療Bの効果の有無の確認） 2 vs 5（A+B併用療法の効果の確認） 3 vs 5 & 4 vs 5（A+Bによる相乗効果の有無の確認） については評価しようと考えています。有意差を出すために作為的に項目を入れたり外したり、ということは偶然にでも起きないよう、注意を払いたいと思います。 補正法については現在Graph pad prism 8を使っており、任意の組み合わせに対する多重比較法としてはBonferroni、Sidak、Holm-Sidakの3つから選べるようで、一応デフォルトではSidakが推奨、Bonferroniは最も一般的、Holm-Sidakはより高感度、とコメントが付されていました。ご指摘のように5群となるとBonferroniの感度が微妙になるボーダーラインくらいかと思いますので、SidakかHolm-Sidakあたりを使って検討をしてみようと思います。 皆さん大変ためになるご意見、誠にありがとうございます。

(無題) 削除/引用 No.9244-22 - 2020/10/22 (木) 12:32:23 - dfghjk B単独では効果なし、と「考えている」だけで、まだ先行研究等その証拠がないならばならば、1 vs 4の比較は必要と思う。（仮に報告があってもたぶん実験条件が完全に同じでないのだから私ならする）同じく3 vs 4も5が単純にAの効果＋Bの効果なのか、B単独では効果ないがAの効果がBを併用すると増強したのか（あるいは逆か）がわからないので必要と思う。 こういう実験は、これはーーーのはずだ、とか　ここにーーー有意差出てほしい、とかでなくて、第３者的な批判的な視点で慎重に公正な評価ができる実験をデザインしないと間違った結論を導くことになる。

(無題) 削除/引用 No.9244-21 - 2020/10/22 (木) 04:28:06 - おお あ、ごめんなさい前述でしたね。。。

(無題) 削除/引用 No.9244-20 - 2020/10/22 (木) 04:26:57 - おお https://www.graphpad.com/support/faq/is-it-ok-to-compare-data-sets-with-different-n-values-using-one-way-anova-and-post-tests/ Tukeyはオリジナルはサンプルサイズが揃ってないとできないのですが、後にサンプルサイズが違ったときの補正が加えられて各群のnが揃ってなくてもいい方法論がありますので、お使いの統計ソフトの仕様を一度確認されるといいかと思います。 n補正ができるものはTukey-Kramer とこちらでは呼ばれています。

(無題) 削除/引用 No.9244-19 - 2020/10/21 (水) 17:59:09 - dfghjk 多重比較については各群のサンプルサイズの異同、等分散性の有無、などで使えるものと使えないものがあるから、さてどれを使おうかと選ぶというより、自分のサンプルの条件ではどれなら使えるか（使えないか）というふうな感じになると思います。パラメトリックかパラメトリックかでも違ってくるし。 例えばテューキーだと、等分散性ありで、n数が同じならチューキーの検定でいけますが、n数が異なる時はチューキーは使えないのでチューキークレイマーという変法を使うことになます。ボンフェローニは多分そうした制約条件が一番が少ない方法のひとつゆえ汎用されているのだと思います。（ボンフェローニは本やwebsiteによって書いてある制約条件が違い、人によっていうことが違うのでどれが本当なのかよくわかりませんが。） あまり知られてないですがゲームズハウエル法もボンフェローニと同じくらい制約条件が少ないので使いやすいです。（この方法は不等分散でも使えます) 制約条件のゆるいボンフェローニやゲームズハウエルは使いやすいのですが、群数が多いと有意差が出にくくなるのが欠点でmaxで4~5群くらいまでが限度と聞きます。６群とかだと多分（どう見ても差があるのに有意差なしみたいな）明らかにおかしな結果になりますのでやめたほうがいいです。 で、その欠点をある程度補うことができる方法としてライアン法とかありますが自然科学系では認知度が低いです。

(無題) 削除/引用 No.9244-18 - 2020/10/21 (水) 17:21:01 - ど素人 以下の論文の419頁の表 https://pdfs.semanticscholar.org/400d/b851cebc917c98846b6e506115821145db65.pdf

(無題) 削除/引用 No.9244-17 - 2020/10/21 (水) 17:18:20 - ど素人 Holm の方法の改良として、Shafferの方法、Holland&Copenhaverの方法があります。これらを3群の比較に用いた場合、3回の検定における補正値は 3倍、1倍、1倍となります。 1. 群馬大青木先生の R コード http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/Bonferroni.html 2. 永田靖・吉田道弘(1997)「統計的多重比較法の基礎」サイエンティスト社

(無題) 削除/引用 No.9244-16 - 2020/10/21 (水) 16:22:39 - おお >Šidák correction Sidak correction

(無題) 削除/引用 No.9244-15 - 2020/10/21 (水) 16:21:02 - おお >改良法では3回の検定のうち第1回目のP値を3倍に補正し、第2回目と第3回目のP値は1倍に補正(補正しない)となるものが多いです。 この方法は知りませんがHolm step Down（だったかな）では一番p値が低いものを３倍（３回の検定の場合）、二番目を２倍、最後のやつはそのままという方法があります。 http://www.pmean.com/05/MultipleComparisons.html Šidák correctionというのもありますので興味があれば調べてみるといいかと思います

(無題) 削除/引用 No.9244-14 - 2020/10/21 (水) 16:04:10 - ど素人 Bonferroni法を用いても、改良法を用いても、検定の回数は同じにすることができるかと思います。特定の3群を選んで検定をすることについては、補正方法が影響するとは思われません。 3群の比較の場合、Bonferroni法は3回の検定すべてについて、P値を3倍に補正します(おお様のリンク参照)。しかしこの方法は厳しすぎることが指摘されています。したがい、改良法では3回の検定のうち第1回目のP値を3倍に補正し、第2回目と第3回目のP値は1倍に補正(補正しない)となるものが多いです。したがい、Bonferroni法の改良法を用いて有意差を検出しやすくなることはありますが、有意差を検出しにくくなるということは一般にありません。 Jun様のお考えで未だにのこる疑問としては「統計学的有意差が出て欲しいところだけ検定する」という論理が通るかどうかという点です。これも「統計学的有意差が出てほしくないところは、例え計算したら出るのだとしても隠蔽する」の意にとられる可能性があります。科学的見地からいくと「明確な差がないことが期待される群間については本当に統計学的有意差がないかどうかを検定して確かめなければならない」という論理になると思います。もし実際に有意差が出てしまえば、自身の仮説が間違っていないか、実験がうまくいっていたのか、などの検証が必要になると思います。しかも、「想定外に有意な結果が出ない限り」と書かれていますから、「想定外に有意な結果が出るかどうかは検定して確認のうえ、検定しなかったことにする」という意味だとすると、たいへん難しいこと(もしやるのだとしたら誰にも相談せずにこっそりやるようなこと) であると感じました。

(無題) 削除/引用 No.9244-13 - 2020/10/21 (水) 14:47:33 - Jun ど素人様、皆様 納得いかない部分をまとめようとお返事、追加の質問を書いていく中で少し頭が整理できて、私自身が誤解していた部分が理解できました。ありがとうございます、多重比較の必要性については納得できた気がいたします。 ただもう一点、教えていただきたいのが多重比較の選択方法です。 qq様からはTukey法を提示いただきましたが、ご指摘のように差の有無を評価したい群間がいくつかに限定されている場合、例えばいくつかの重要と思われる組み合わせをピックアップして、それらに対してBonferroniなどで補正をかけていく方法もあるかと思います。 Tukeyのように総当たり方式で補正をかけると、多重検定を過剰にかけている（特に意味のない組み合わせに対しても検定をかけている）ことになる気もするのですが、最終的にどういった方法が妥当なのでしょうか。 （ど素人様のおっしゃるように、統計の専門の先生の御助言を仰ぐことが一番の近道かとは思うのですが…）

(無題) 削除/引用 No.9244-12 - 2020/10/21 (水) 13:40:51 - oo ど素人様のご意見に同意です。

(無題) 削除/引用 No.9244-11 - 2020/10/21 (水) 13:27:22 - おお > おお様、dfghjk様 > ただ私の理解不足でよくわからないのですが、T検定を先にやって後でBonferroni補正、というのはどういうことでしょうか？T検定にはT検定のP値があって、Bonferroniは複数回の検定によるエラーの検出を避けるために、P値の有意水準をより厳しい（低い）値に補正する、という理解だったのですが、もともとが二群間のT検定だった場合、P値に補正の余地というのはあるのでしょうか？ https://www.stats-guild.com/analytics/15650

(無題) 削除/引用 No.9244-10 - 2020/10/21 (水) 13:11:51 - ど素人 3群間の比較を同じデータを用い、それぞれt検定を行うと3回のt検定になりますから、補正の余地はある、というより補正しなければならない、というのが一般的な解釈かと存じます。それに正しく反論できるならば、補正の余地はない、といえるのかもしれません。 「第1のt検定をまずおこなって答えをだす。その答えがでてから第2の検定を行う...」という書きかたをすれば補正の余地がない、とおっしゃっているように感じるのですが、そういう言い方ができるのだとすると、任意の多重検定(t検定の繰り返し)について、「一個一個補正なしのt検定を別個に行う」というような言い換えによって補正をしなくていいことになってしまわないでしょうか? この辺は論理の運用を地道に正しく(詭弁にならないように)気を付けなければならないかと思います。「3つのt検定を別々の目的で行ったため、それらは多重検定ではなかった」と書かれても、査読者が公正な方ならば必ず問題を指摘すると思われます。 正しい多重比較を実施されてみて、それで問題があればその後で考える、というのが一般的には妥当だと思います。もちろん、「多重比較をしたら期待した結果に当てはまらなくて困る」というような考えかたは問題外と存じます。

(無題) 削除/引用 No.9244-9 - 2020/10/21 (水) 12:48:43 - qq 全体の比較が必要だと思うね。 モデルが機能している検定 モデルにAが有効である検定 モデルにBが無効である検定 モデル＋AにBが有効である検定なのだから、すべて調べる必要があるのではないかな？ ANOVAはやりたけりゃやればいいんだろうけど、ボンフェローニよりも tukeyhsdの方がいいんじゃないかと思います。 それともtukeyhsdだと、条件の問題があるのかな？

(無題) 削除/引用 No.9244-8 - 2020/10/21 (水) 12:21:06 - Jun dfghjk様 そうですよね、私もそのような理解でした。 ANOVAはどの群間でも比較対象になり得る、比較すべき群が分からないときに行う、というイメージでした。 おお様、dfghjk様 ただ私の理解不足でよくわからないのですが、T検定を先にやって後でBonferroni補正、というのはどういうことでしょうか？T検定にはT検定のP値があって、Bonferroniは複数回の検定によるエラーの検出を避けるために、P値の有意水準をより厳しい（低い）値に補正する、という理解だったのですが、もともとが二群間のT検定だった場合、P値に補正の余地というのはあるのでしょうか？ 例えば私の最初の投稿で上げたように、5群の実験でそのうち3つの群間に興味がある場合、3つのT検定でそれぞれのP値を出して、3回の繰り返し検定によるエラーを補正するためにBonferroni、ということでしょうか？？ でも3つのT検定は目的がそれぞれ異なるため、だとすると何故まとめて補正が必要なのか、いまいちよくわからないのですが…

(無題) 削除/引用 No.9244-7 - 2020/10/21 (水) 12:17:42 - s AもBも2水準しかないので、ANOVA -> 多重比較の是非って話は今全然関係ないですね。

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