「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---001

★ サンプルサイズが足りない ★

　54　めん羊が2頭しかいません!　　泉　賢一　　99/02/07 (日) 16:26
　　57　Re: めん羊が2頭しかいません!　　青木繁伸　　99/02/08 (月) 10:23
　　　60　Re^2: めん羊が2頭しかいません!　　泉　賢一　　99/02/08 (月) 18:24
　　　　62　Re^3: めん羊が2頭しかいません!　　青木繁伸　　99/02/08 (月) 21:19
　　　　　67　Re^4: めん羊が2頭しかいません!　　泉　賢一　　99/02/09 (火) 12:39

54.　めん羊が2頭しかいません!　　泉　賢一　　99/02/07 (日) 16:26

はじめまして，北海道で畜産の研究に携わっている泉といいます。
いつもこちらのHPで楽しく勉強させてもらっています。
今回，2頭のめん羊に4種類のえさを与える試験を実施しました(対応のある場合にあてはまると思います)。さて検定だ，ということで分散分析を実施しました。しかし，分散が0となるケースがあり(n=2なので)，クラスカル・ウォリス検定に切り替えて全体の差を検定しました。次に，対比較もノンパラで検定しようとしたところn数が足りずできませんでした。この場合，対比較はパラメトリックな検定を使用しても良いのでしょうか(t検定等)。そもそも，n=2の時は検定不可能なのでしょうか。
それとも，どこか根本的に間違っているでしょうか。
以上，初歩的な質問ですがどなたかお答えください。
よろしくお願いいたします。

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57.　Re: めん羊が2頭しかいません!　　青木繁伸　　99/02/08 (月) 10:23

> 今回，2頭のめん羊に4種類のえさを与える試験を実施しました。

データが少なすぎますね。
例えばマン・ホイットニーのU検定でもなんでもいいのですが，データが少ないときにはどんなに差があっても帰無仮説が棄却できないデータ数があります。

このようにデータの数が極端に少ないということがなくても，データの数が少ないということは，検出力が非常に低いということにもなります。

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60.　Re^2: めん羊が2頭しかいません!　　泉　賢一　　99/02/08 (月) 18:24

青木先生，お忙しい中質問に答えてくださってありがとうございました。
データが少なすぎるとのご指摘，納得いたしました。
ところで，
> 今回，2頭のめん羊に4種類のえさを与える試験を実施したのですが，3反復/頭/えさの測定値を得ました。したがって，各餌ごとに6個のデータが存在します。先日の問いは個体ごとにデータを平均し，n=2で検定した場合についてでした。そうせずに，n=6として統計処理をするというのは間違いなのでしょうか。こうすると有意な差が検出されるのですが，，
初歩的な質問ばかりで申し訳ございません。

質問ついでにあつかましいですが，お願いがありあます。
このようなデータ整理の基本から勉強できる統計の教科書を紹介していただけると幸いです。
以上よろしくお願いいたします。

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62.　Re^3: めん羊が2頭しかいません!　　青木繁伸　　99/02/08 (月) 21:19

>2頭のめん羊に4種類のえさを与える試験を実施したのですが，3反復/頭/えさの測定値を得ました。したがって，各餌ごとに6個のデータが存在します。先日の問いは個体ごとにデータを平均し，n=2で検定した場合についてでした。n=6として統計処理をするというのは間違いなのでしょうか。

　　　　　　　　餌A　　餌B　　餌C　　餌D
1頭目1回目
1頭目2回目
1頭目3回目
2頭目1回目
2頭目2回目
2頭目3回目

というデータについて，餌の違いを乱塊法で検定するということですか。
乱塊法の場合は，列間は対応があるデータで，行間は独立なデータでないといけないと思いますけど。

それとも，

　　　　　餌A　　餌B　　餌C　　餌D
1回目
2回目
3回目

において，それぞれの水準の繰り返しが2回（2頭）

　　　　　餌A　　餌B　　餌C　　餌D
1頭目
2頭目

においてそれぞれの水準の繰り返しが3回

という2元配置分散分析も考えられるかもしれませんが，いずれもかなり無理があるような気がします。

> このようなデータ整理の基本から勉強できる統計の教科書を紹介していただけると幸いです。

統計学の教科書は沢山ありますからなかなか難しいです。

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67.　Re^4: めん羊が2頭しかいません!　　泉　賢一　　99/02/09 (火) 12:39

青木先生，ご回答ありがとうございました。
このHPを見るようになってから(毎日かなりの頻度で利用させてもらってます)，統計がおもしろくなってきました。これからも，HPの運営よろしくお願いします。

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