★ 二変量もSpearmanの順位相関? ★
268 二変量もSpearmanの順位相関? まえかわ 2000/10/18 (水) 11:17
269 Re: 二変量もSpearmanの順位相関? 青木繁伸 2000/10/18 (水) 12:16
272 Re^2: 二変量もSpearmanの順位相関? まえかわ 2000/10/18 (水) 13:36
275 Re^3: 二変量もSpearmanの順位相関? マンボウ 2000/10/18 (水) 20:55
271 Re^2: 二変量もSpearmanの順位相関? 青木繁伸 2000/10/18 (水) 12:22
270 Re^2: 二変量もSpearmanの順位相関? 青木繁伸 2000/10/18 (水) 12:18
| 268. 二変量もSpearmanの順位相関? まえかわ 2000/10/18 (水) 11:17 |
水位の変化に伴う，ある動物の採餌効率を調査しています。
水位そのものは，連続変数なのですが，正規性に問題があるので，任意にクラス分けをして，ノンパラメトリック検定をしています。
さて，ある月のデータの水位変化が二変量 たとえば，10��と30��しかなかった場合，水位変化に伴う採餌効率への影響を検定する場合，Speamanの順位相関で検定してもかまわないのでしょうか?
二変量でノンパラというと，MannWhitnyのU検定を想像してしまうのですが。。。
また，水位のいくつかのクラスに分類する際，その間隔が均一ではなくても，問題にはならないのでしょうか? つまり，0-10，11-30，31-70といった具合です。 |
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| 269. Re: 二変量もSpearmanの順位相関? 青木繁伸 2000/10/18 (水) 12:16 |
> ある月のデータの水位変化が二変量 たとえば，10cmと30cmしかなかった場合，水位変化に伴う採餌効率への影響を検定する場合，Speamanの順位相関で検定してもかまわないのでしょうか?
「たとえば，10cmと30cm しかなかった場合」というのは「二変量」とは表現しません。「二値」ですね。
「水位変化」というのが一つの変量ですから。
> 二変量でノンパラというと，MannWhitnyのU検定を想像してしまうのですが。。。
水位変化と採餌効率の，相関性を調べるなら Spearman の順位相関係数が適しているでしょうが，書かれているように，いくつかの群ごとに採餌効率に違いがあるのかということならば，それが二群ならばマン・ホイットニーのU検定であったり，三群以上ならばクラスカル・ウォリス検定であったりします。
ちなみに，水位は群分けに使われるとしたら，「水位が正規性に問題があるからノンパラ」というのはこの場合は変です。分析対象変数は採餌効率なので，それがどのような尺度水準なのかが検定手法を選ぶ基準になります。
続く |
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| 272. Re^2: 二変量もSpearmanの順位相関? まえかわ 2000/10/18 (水) 13:36 |
お忙しい中，さっそくの御解説，ありがとうございました。
統計学は，なにぶん，不馴れなもので，多少用語の使い方がおかしかったことをお詫びします。
> 水位変化と採餌効率の，相関性を調べるなら Spearman の順位相関係数が適しているでしょうが，書かれているように，いくつかの群ごとに採餌効率に違いがあるのかということならば，それが二群ならばマン・ホイットニーのU検定であったり，三群以上ならばクラスカル・ウォリス検定であったりします。
基本的には，水位の低い方が，採餌効率（単位時間当たりのエサ摂取量，他）が高い，もしくは低い，ということを言いたいので，この場合は，2群でもSpearmanの順位相関で構わないと言うことですよね。
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| 275. Re^3: 二変量もSpearmanの順位相関? マンボウ 2000/10/18 (水) 20:55 |
> 基本的には，水位の低い方が，採餌効率（単位時間当たりのエサ摂取量，他）が高い，もしくは低い，ということを言いたいので，
だったら，二群の場合は，平均値（代表値）の差の検定という方が自然ではないでしょうか。 |
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| 271. Re^2: 二変量もSpearmanの順位相関? 青木繁伸 2000/10/18 (水) 12:22 |
> いくつかの群ごとに採餌効率に違いがあるのかということならば，それが二群ならばマン・ホイットニーのU検定であったり，三群以上ならばクラスカル・ウォリス検定であったりします。
「採餌効率」というのがどのように表現されるものかわかりませんので，上に述べたことは，
「時間あたりの採餌量 g/h」みたいな，連続データだとしてのはなしです。
それが正規分布に従う（と仮定できる）なら，平均値の差の検定（t検定）や一元配置分散分析でいいわけです。
それらのノンパラ版が，マン・ホイットニーのU検定やクラスカル・ウォリス検定ですね。 |
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| 270. Re^2: 二変量もSpearmanの順位相関? 青木繁伸 2000/10/18 (水) 12:18 |
> また，水位のいくつかのクラスに分類する際，その間隔が均一ではなくても，問題にはならないのでしょうか? つまり，0-10，11-30，31-70といった具合です。
単に群分けに使うなら，問題ないでしょう。
ただ，「10 と 11 を違うクラスに分類する」ということが問題にならない限りは...という条件は付くでしょうが。（極端な場合 10.9cm と 11.0cm は本質的な違いがあるか?ということ。なぜ 11 で区切ったのかという合理的な根拠があるかということ。）
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