「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---011

★ Wilcoxon検定のデータ数! ★

　325　Wilcoxon検定のデータ数!　　GOW　　2000/12/13 (水) 11:24
　　327　Re: Wilcoxon検定のデータ数!　　DISIR　　2000/12/13 (水) 12:14
　　　334　Re^2: Wilcoxon検定のデータ数!　　名無しさん@日本　　2000/12/13 (水) 16:07
　　　　338　Re^3: Wilcoxon検定のデータ数!　　DISIR　　2000/12/13 (水) 18:15
　　　　　340　Re^4: Wilcoxon検定のデータ数!　　nobody　　2000/12/13 (水) 18:57
　　　　　339　Re^4: Wilcoxon検定のデータ数!　　nobody　　2000/12/13 (水) 18:45
　　　　335　Re^3: Wilcoxon検定のデータ数!　　名無しさん@日本　　2000/12/13 (水) 16:23
　　　331　Re^2: Wilcoxon検定のデータ数!　　GOW　　2000/12/13 (水) 14:47

325.　Wilcoxon検定のデータ数!　　GOW　　2000/12/13 (水) 11:24

Wilcoxon検定で二つのデータ群の間に有意な差があるかを検定した値と思います。
この二つの比較データ群の最低データ数というのはいくつぐらいなのでしょうか。
あまりにもデータ数が少ないときには検定結果は信頼しても良いものなのでしょうか?
また，データ数があまりに違う二つの群を比較してもいいのでしょうか?
宜しくお願いします。

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327.　Re: Wilcoxon検定のデータ数!　　DISIR　　2000/12/13 (水) 12:14

> Wilcoxon検定で二つのデータ群の間に有意な差があるかを検定した値と思います。
> この二つの比較データ群の最低データ数というのはいくつぐらいなのでしょうか。
> あまりにもデータ数が少ないときには検定結果は信頼しても良いものなのでしょうか?
> また，データ数があまりに違う二つの群を比較してもいいのでしょうか?
> 宜しくお願いします。

2群のノンパラの比較（Wilcoxon検定）の場合は1群6例以上
必要です。

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334.　Re^2: Wilcoxon検定のデータ数!　　名無しさん@日本　　2000/12/13 (水) 16:07

> 2群のノンパラの比較（Wilcoxon検定）の場合は1群6例以上
> 必要です。

有意水準5%で片側検定するなら各群3例ずつでも一番極端な場合が観察されると有意になるのではないでしょうか.

両側検定なら4例ずつで良さそうに思いますが.

また，各群の例数はそろっていなくてもよいので，他の候補もあると思います.

例数が少なくっても，出てくる有意確率は「正確」です.

有意か有意でないかにこだわるのでなければ（有意確率を出すだけならば），例数はいくつずつでもかまいませんね.

ばかばかしいですが（ほんと馬鹿ですが），各群1例ずつだって正確に検定できます.この場合両側検定を行うと，起こりうる事象が2通りで，有意確率=1となるだけです.

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338.　Re^3: Wilcoxon検定のデータ数!　　DISIR　　2000/12/13 (水) 18:15

この議論には昔から幾つか意見があります。一つ目はここでおしゃっている説である。二つ目は検定をノンパラで行う以上は，データの要約もノンパラで行う必要がある。箱ヒゲ図を書く必要があるから1群5例は確保すべきである。三つ目は対応の有無にかかわらず例数は一定にすべきである。（Wilcoxon signed rank testを想定）そういうことから1群6例は確保すべきである。説が分かれている以上，最も保守的な意見を我々は採用しておりその方法をおすすめしました（統計の勉強がしたいというよりも使いたいというニーズだと思ったから）。確か，「ノンパラメトリック法」という本に詳しく書かれていたと思うが。。。詳細は忘れました。どなたの本だったかも忘れてしまいました（昔読んだので）。それから，片側5%は当局（日本，米国，EU）のご意向で使いません。片側なら2.5%を使います。それが正しいのか間違っているかはわかりませんがルールですので従っています。

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340.　Re^4: Wilcoxon検定のデータ数!　　nobody　　2000/12/13 (水) 18:57

> この議論には昔から幾つか意見があります。

第4（?）の理由もあるのではないでしょうか?

いくらデータを集めにくいという事情があろうとも，少なくとも10例ずつくらいはほしい。理想的にいえば2,30例。
それは，有意であるとかないとかだけではなくて，信頼区間で示すときに重要になってきます（当然ノンパラメトリックな信頼区間）。つまり，例数が少ないために信頼区間が広くって，実質的には意味のありそうな結果が有意差なしになってしまうことを避ける（これは諸刃の剣であって，実質的に意味がないことをデータ数で覆い隠す--頭隠して尻隠さずだけど--ことは避けないといけない）。

少数例であることをノンパラメトリックな手法を採用するいいわけにはしたくない。

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339.　Re^4: Wilcoxon検定のデータ数!　　nobody　　2000/12/13 (水) 18:45

> 二つ目は検定をノンパラで行う以上は，データの要約もノンパラで行う必要がある。箱ヒゲ図を書く必要があるから1群5例は確保すべきである。

データの要約もノンパラメトリックで行うというのは了解できますが，box-plot をするからというのは了解できませんね。5例くらいのデータならbox-plotを描くより，データをそのままプロットする。

>三つ目は対応の有無にかかわらず例数は一定にすべきである。（Wilcoxon signed rank testを想定）

合計例数が規定されているときには同数に配分した方が検出力が最も高いということはありますね。

「Wilcoxon signed rank testを想定」というのはどういうことでしょうか。

> それから，片側5%は当局（日本，米国，EU）のご意向で使いません。

当局というのはどこでしょうか?
厚生省?

> 片側なら2.5%を使います。

それは結局「両側5%」ということですね（検定統計量の分布が左右対称のときですが）。

この件については，私は別の意味で興味を持っています（分布が非対称なときに，棄却域を決めるのが楽になるそうです）。

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335.　Re^3: Wilcoxon検定のデータ数!　　名無しさん@日本　　2000/12/13 (水) 16:23

> > 2群のノンパラの比較（Wilcoxon検定）の場合は1群6例以上
> > 必要です。

Wilcoxon matched-pairs signed-rank test と間違えましたか?

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331.　Re^2: Wilcoxon検定のデータ数!　　GOW　　2000/12/13 (水) 14:47

早急の投稿，どうもありがとうございます!
とても助けられました。
今後も，また宜しくお願いします。
また，提供できるものはしていきたいと思います。

P.S　このことに関して書かれている参考資料，参考文献はあるのでしょうか?

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