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有難うございました 削除/引用 No.3263-5 - 2010/10/12 (火) 23:39:43 - たろう 　色々と教えて頂き、有難うございました。 　御指摘の通り、student's t-testを行いました。 Exelで簡単にできるというだけの理由でやったのですが、そのようなメリットがあるとは全く知りませんでした。 教えて頂き、有難うございます。 今回は何となく検定を行い、有意差がないことに驚いて、とりあえず投稿したというのが実情です。 ですがこの経験を通じて、御指摘して頂いたように、検定とは「有意差がある」ことを証明するのには有用であっても、「有意差がない」ことの証明にはなかなか使えないことを痛感しました。 とても勉強になりました。 　今回は幸いにもレビューアーが今のところ好意的です。 教えて頂いたG-powerで症例数を出してみたところ、幸いにも「必要症例数」と実際に検討した症例数が一致しました！ 本当に有難いことです。 それをもとに、とりあえずリバイスを出してみました。 　アクセプトしてもらえるかどうかは分かりませんが、私自身とても勉強になったこともあり、貴重な経験だと思っています。 皆様に教えて頂けたこと、本当に感謝いたします。 どうも有難うございました。

(無題) 削除/引用 No.3263-4 - 2010/09/27 (月) 12:55:05 - mom-a Power analysisについてはin situさんが紹介して下さっているページを参考にされれば良いと思います。 使い方（日本語）が下記にあるようです。 http://www.hs.hirosaki-u.ac.jp/~pteiki/research/stat/gpower.ppt レビュアーが好意的ということですから、データ自体が十分「驚き」に値する結果であり、指示通りに検出力を計算してそこそこの値が出ればOKかもしれません。 ということで、蛇足になってしまいそうですが、気になる点がいくつかありまたので。 >「症状の発症」と「数値」の間に有意な相関関係があると仮定し、t検定を行いましたところ おそらく「症状あり、症状なしの2群間の数値の平均値の差をStudentのt検定で検定した」ということであろうと推測するのですが、どうでしょうか？相関係数を検定しているのではないですよね？ APさんのおっしゃるように、2群の平均値の差の検定の場合、正規性、等分散性の問題もありますが、2群のサンプルサイズがほぼ等しければStudentのt検定は分布の歪みの影響を受けにくい検定ではあります。 また、「正規分布でなくても」Man-WhitneyよりもAspin-Welchの方が良いという説もあります（右サイトで色々な分布でシミュレーションをしています：http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/BF/index.html） >そもそも、検定を後ろ向きなこと（相関がないとか、差がないとか）を主張するのに使用するのは本来間違いです。 （「前向き研究」「後ろ向き研究」というのと混同されないように。）in situさんのおっしゃるのは、検定で帰無仮説（2群の平均値に差がない）が棄却された場合は「有意差がある」と言って良いが、棄却されなかった場合に「差がない」というのは間違い、ということです。最近では、「消極的に採用する」という言い方もしなくなったのではないでしょうか。 「差がない」という場合には、本来、有意差のあるなしではなく、同等性の検定、すなわち「平均値の差の信頼区間が定められた範囲内にあるか」を検定する必要があります。 >多重解析の際にpost-hoc power analysisがあると聞いたことがあるのですが、t検定でもできるとは知りませんでした。 「多重解析」が何を指しているのかわかりませんが、「多重比較」する場合に、ANOVAで検定後post-hoc検定としてDunnett検定、Tukey検定などを行って群間比較を行う例と混同していらしゃらないでしょうか？それとも、ANOVAのpower analysisのことをおっしゃっているのでしょうか。 臨床研究の場合（今のところ治験ほど厳密ではないかもしれませんが）、事前に解析計画を立て、例数設計をしておかないと、なかなかアクセプトしてもらえなくなっていくのではないかと思います。 また、ここでは出てきていませんが、臨床データの場合は「交絡」等の問題があるので、サンプリング方法の問題や、患者の背景因子などの問題も非常に大きいと思います。

(無題) 削除/引用 No.3263-3 - 2010/09/27 (月) 11:05:35 - in situ G*Power http://www.psycho.uni-duesseldorf.de/aap/projects/gpower/ このようなものがあります。 ただ、実際問題、そのサンプル数ではよほどの差がない限り有意差は出ないわけで、そのp値を持って『相関がない』とするのは無理なのではないかと… そもそも、検定を後ろ向きなこと（相関がないとか、差がないとか）を主張するのに使用するのは本来間違いです。 言えるのは、「今回対象とした集団においては有意な差が見られなかった」ということですから。 あと、スレ主さんの検定は多分Studentのt検定かと思います。

(無題) 削除/引用 No.3263-2 - 2010/09/27 (月) 10:48:33 - AP 統計学は付け焼き刃なので、もっと詳しい方のレスがあるといいのですが、 例えばU検定をしてみたらどうでしょうか。手計算でもできるほど平易かつメジャーな検定法です。 平均値の差を検出するt検定は、正規性、等分散などの制約がありますが（比較する二群があてはまるかどうか検定して確認する必要がある）、お持ちのデータはこれがあてはまるでしょうか。また、サンプル数が非常に少ないので、t検定ではなくStudent t検定を適用すべきところではないでしょうか（おそらくさらにp値が大きくなると思いますけれど）。

post-hoc power analysis 削除/引用 No.3263-1 - 2010/09/25 (土) 19:23:57 - たろう 　いつも参考にさせて頂き、助かっています。 　ところで教えて頂きたいことがございます。 現在、とある疾患においてみられる「ある症状の発症」と「ある数値」の相関関係について論文を書いています。 比較的稀な疾患ですので、合計で25例、ある症状があるものが14例、ないものが11例です。 「症状の発症」と「数値」の間に有意な相関関係があると仮定し、t検定を行いましたところ、p=0.4で有意な相関関係がみられませんでした。 私にとってはこれ自体が驚きでしたので、とりあえず投稿してみました。 レビューアーからは比較的好意的な返事をもらえたのですが、やはりこの統計処理について突っ込まれました。 ・母集団の数が少ないのに有意な相関関係がないといえるのか。一体どれだけの症例があれば相関関係がないといえるのかを解析するように。 いいかえると、post-hoc power analysisをするようにとの指摘を受けました。 　レビューアーの返事を見る限り、これさえクリアできれば受理してもらえそうです。 　私は統計に関しては素人で、多重解析の際にpost-hoc power analysisがあると聞いたことがあるのですが、t検定でもできるとは知りませんでした。 　教えて頂きたいのは、このような場合に適切なpost-hoc power analysisとはどういうものなのでしょうか？ またそれを行うための統計ソフト、やり方などです。 よろしくお願いします。

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