★ t検定，分散分析の標本数について ★
176 t検定，分散分析の標本数について みない 2002/02/23 (土) 17:51
179 Re: t検定，分散分析の標本数について 青木繁伸 2002/02/25 (月) 10:12
180 Re^2: t検定，分散分析の標本数について みない 2002/02/25 (月) 12:42
181 Re^3: t検定，分散分析の標本数について 青木繁伸 2002/02/25 (月) 14:10
184 Re^4: t検定，分散分析の標本数について みない 2002/02/25 (月) 17:08
187 Re^5: t検定，分散分析の標本数について 青木繁伸 2002/02/25 (月) 20:39
193 Re^6: t検定，分散分析の標本数について みない 2002/02/27 (水) 14:33
194 Re^7: t検定，分散分析の標本数について 青木繁伸 2002/02/27 (水) 14:40
196 Re^8: t検定，分散分析の標本数について みない 2002/02/27 (水) 17:41
197 Re^9: t検定，分散分析の標本数について 青木繁伸 2002/02/27 (水) 18:10
202 Re^10: t検定，分散分析の標本数について みない 2002/02/28 (木) 10:19
201 Re^10: t検定，分散分析の標本数について みない 2002/02/28 (木) 10:16
203 Re^11: t検定，分散分析の標本数について 青木繁伸 2002/02/28 (木) 12:34
208 Re^12: t検定，分散分析の標本数について みない 2002/03/01 (金) 13:18
188 Re^6: t検定，分散分析の標本数について みない 2002/02/26 (火) 05:37
200 参考までに sb812109 2002/02/27 (水) 23:19
263 Re: 参考までに みない 2002/03/09 (土) 08:05
265 Re^2: 参考までに sb812109 2002/03/09 (土) 13:27
| 176. t検定，分散分析の標本数について みない 2002/02/23 (土) 17:51 |
いつも初歩的な質問ですみません。
過去の質問の中にW本の大きさに差がある場合について」というものがあり，そのお答えの中で標本の大きさのアンバランスよりも，むしろ少ない標本の大きさが十分に大きいかどうか注意する必要がある，という注意がありました。
t検定U分析をする時にこれぐらいは最低必要，と言った目安のようなものはあるのでしょうか?標本が少ないと単に有意差が出にくくなる(変な言い方ですが）のか，それとも検定自体をやる意味がないのか，どちらなのでしょうか・・。
例えば，女性99人j性13人の平均値をspssでt検定にかけると有意差が出るのですが，13人という数はt検定にかけるのには，少なすぎるのでしょうか。
ご教授いただけますようどうぞよろしくお願いいたします。 |
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| 179. Re: t検定，分散分析の標本数について 青木繁伸 2002/02/25 (月) 10:12 |
> t検定U分析をする時にこれぐらいは最低必要，と言った目安のようなものはあるのでしょうか?標本が少ないと単に有意差が出にくくなる(変な言い方ですが）のか，それとも検定自体をやる意味がないのか，どちらなのでしょうか・・。
極端なことをいえば，標本の大きさが小さいときでも，有意になれば結果オーライです。
> 例えば，女性99人，男性13人の平均値をspssでt検定にかけると有意差が出るのですが，13人という数はt検定にかけるのには，少なすぎるのでしょうか
しかし，上のような場合には，女性の99人というサンプルサイズが影響を及ぼしたかどうか疑われるかもしれません。
厳密には，パワーアナリシスを行うのがよいでしょう。
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| 180. Re^2: t検定，分散分析の標本数について みない 2002/02/25 (月) 12:42 |
青木先生，素人質問にお答えくださいましてどうもありがとうございました。
> しかし，上のような場合には，女性の99人というサンプルサイズが影響を及ぼしたかどうか疑われるかもしれません。
> 厳密には，パワーアナリシスを行うのがよいでしょう。
パワーアナリシスというものは，初めて聞きました。どんなものなのか早速調べてみるつもりですが，もし関連サイトなど教えていただけますととてもありがたいのですが。それは，spssでもできるものなのでしょうか?
（HPトップのお花の写真が変わったんですね。きれいな花ですが，何ていう花なんでしょうか。名前も一緒に教えていただけるといいな〜と思いました。あ，統計学の掲示板で，何を言っているんでしょうかрE・。）
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| 193. Re^6: t検定，分散分析の標本数について みない 2002/02/27 (水) 14:33 |
度々申し訳ありません。その後，G*Power の説明を読んで，実際に数値を出してみたり，検出力・効果量等について調べたりしたのですが，どうしても理解できません。どこかでとんでもない勘違いをしているのだと思うのですが・・。
男性13名，女性99名の平均値の差をt検定にかけて有意差が出た場合，どうして「女性の99人というサンプルサイズが影響を及ぼしたかどうか疑われるかもしれません。厳密には，パワーアナリシスを行うのがよい」のかわからないのです。検出力が，真に差がある時に差があると言える確率であれば，検定結果に差が出なかった時，それは真に差が無いのか，検出力が低いからなのか，検出力を調べるというのは理解できるのですが，有意差が出ている時，検出力を調べることで何がわかるのでしょうか?
むしろケース数に無関係の効果量を計算してみるのでは・・などと想像するのですが・・。
ちなみに，検出力は効果量0.5の設定で0.3899でした。
何か理解できていないんだなとは思うのですが，私は何を思い違いしているんでしょうか・・。すみません，もう少しご指導ください。
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| 194. Re^7: t検定，分散分析の標本数について 青木繁伸 2002/02/27 (水) 14:40 |
> 検出力が，真に差がある時に差があると言える確率であれば，検定結果に差が出なかった時，それは真に差が無いのか，検出力が低いからなのか，検出力を調べるというのは理解できるのですが，有意差が出ている時，検出力を調べることで何がわかるのでしょうか
非常に小さい（実質的に意味のないような小さい）効果量を設定しても検出力が十分高いならば，それはケース数が影響していると言えるのではないでしょうか?
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| 196. Re^8: t検定，分散分析の標本数について みない 2002/02/27 (水) 17:41 |
早々のお答え，本当にありがたく思います。どうもありがとうございます。
> 非常に小さい（実質的に意味のないような小さい）効果量を設定しても検出力が十分高いならば，それはケース数が影響していると言えるのではないでしょうか?
検出力はどんな場合でも高ければ高い程良いのだと思っておりました。これが間違いだったのですね。
効果量0.5で検出力0.3899，効果量0.2で検出力0.1031と言う結果は，今回の有意差有の検定結果にケース数の影響はないだろうと考えてよいということですよね?
効果量について，もう一つだけ伺わせてください。前の投稿でちらっと書いたことですが，検定で有意差が出たが，ケース数が影響している可能性がある場合，サンプルの効果量を計算して，Cohen's conventionsなどを目安にして考える(例えば，効果量0.8だったらケース数の影響ではなく有意な差が出たのだろうと判断する）・・ということもできないだろうか・・と思ったのですが，素人の浅知恵でしょうか?
しつこくて，すみません。どうぞご指導いただけますよう。 |
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| 197. Re^9: t検定，分散分析の標本数について 青木繁伸 2002/02/27 (水) 18:10 |
> 検出力はどんな場合でも高ければ高い程良いのだと思っておりました。これが間違いだったのですね。
いえ，高い方がいいというのは間違いないですよ。
> 効果量0.5で検出力0.3899，効果量0.2で検出力0.1031と言う結果は，
かなり低いのですね... 検出力が低くても，検出できたからいいのか...
普通は，事後に行うパワーアナリシスは，「ほらね，この調査デザインでも検出力はかなりあるんだよ」ということをいうために使われることが多いので，このようなケースは解釈に困りますね(^_^;)
> 検定で有意差が出たが，ケース数が影響している可能性がある場合，サンプルの効果量を計算して，Cohen's conventionsなどを目安にして考える(例えば，効果量0.8だったらケース数の影響ではなく有意な差が出たのだろうと判断する）・・ということもできないだろうか・・と思ったのですが，素人の浅知恵でしょうか?
いいえ。効果量を確かめるのはいいことです。
効果量が実質的に意味を持つ程度に大きくて，検定結果が有意ならば，問題はないでしょうね。（パワーアナリシスについて，先に私の書いたことはちょっとミスリードだったかもしれません）
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| 202. Re^10: t検定，分散分析の標本数について みない 2002/02/28 (木) 10:19 |
（Re9の続きです。）
> 効果量が実質的に意味を持つ程度に大きくて，検定結果が有意ならば，問題はないでしょうね。
どの程度の効果量が「実質的に意味を持つ程度に大きい」のかがよくわからないのです。だからついCohen's conventionsに頼ってしまいそうになるのですが，過去のログの「分野によっても違うし，経験や望ましい値から考える」といった説明も，その分野で先行研究がなかったり，経験もなかったらどう考えればいいのだろうかと迷います。今回は因子得点の平均値を検定したので，0.8という効果量が実質的にどのぐらい大きいのかわかりにくいのかなあとも思います。その意味でも，(以前にお伺いしたことですが）因子分析の結果に属性間で差があるかどうかを見る際に尺度得点を使うメリットがあるのでしょうか?（尺度得点を使えばもう少しわかりやすいということですが）
>（パワーアナリシスについて，先に私の書いたことはちょっとミスリードだったかもしれません）
今回のようなケースでは，パワーアナリシスは必要なかったかもしれない，ということでしょうか??いずれにしても，とても良い勉強になって，心から感謝!しております。ありがとうございます。
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| 201. Re^10: t検定，分散分析の標本数について みない 2002/02/28 (木) 10:16 |
青木先生，お答えどうもありがとうございます。
> > 効果量0.5で検出力0.3899，効果量0.2で検出力0.1031と言う結果は，
> かなり低いのですね... 検出力が低くても，検出できたからいいのか...
効果量0.8の設定では，検出力0.7667でした。この値はそんなに悪くないですよね?
サンプルの効果量を計算してみた(青木先生のHPに式がありましたので）ところ，0.81でした。この2つの結果から，2つのサンプルグループ間の差が十分大きかったので有意差が出たのだろう（差が小さければ，上の検出力では有意差は到底出ないということですよね）と思ったのですが，どうでしょうか。
（すみません。長くなってしまって，500字におさまらないようなのでつに分けます。これは禁じ手でしょうか・・。） |
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| 203. Re^11: t検定，分散分析の標本数について 青木繁伸 2002/02/28 (木) 12:34 |
> 効果量0.8の設定では，検出力0.7667でした。この値はそんなに悪くないですよね?
「効果量が0.8のときは」ということです。
たとえば，効果量がもっと小さくて，したがって検出力ももっと小さくても，検定が有意になることはあります。確率の問題ですから。
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| 208. Re^12: t検定，分散分析の標本数について みない 2002/03/01 (金) 13:18 |
> 「効果量が0.8のときは」ということです。
> たとえば，効果量がもっと小さくて，したがって検出力ももっと小さくても，検定が有意になることはあります。確率の問題ですから。
そうですね。どうもありがとうございました。
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| 188. Re^6: t検定，分散分析の標本数について みない 2002/02/26 (火) 05:37 |
青木先生，G*Power のアドレスどうもありがとうございました。
まだ説明をざざっと読んだだけですが， もう少し（いえ，たくさんです）じっくり読んでわからないところなど勉強すれば，私にもできそうな気がしています。やってみます。ありがとうございました。
> # SPSS ジャパンですかね。
そうです。
> # 製品の内容をもう少し聞いてみるといいのでは?
そうですね。とりあえずは，G*Power をやってみます。
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| 200. 参考までに sb812109 2002/02/27 (水) 23:19 |
R に power.t.test と云う関数があります。
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| 263. Re: 参考までに みない 2002/03/09 (土) 08:05 |
> R に power.t.test と云う関数があります。
情報，どうもありがとうございます。タイトルが違っていたので，見過ごしてしまっていました。別の件で過去のログを見直していて，気づいた次第です。間の抜けたお礼ですみません。
ところで，Rって何ですか?間の抜けた質問ですみません・・。
(間の抜けたお礼に，間の抜けた質問・・・。お恥ずかしいです。）
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