「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---023

★ これで良いのか不安 ★

　288　これで良いのか不安　　かあか　　2003/02/06 (木) 21:56
　　289　Re: これで良いのか不安　　青木繁伸　　2003/02/06 (木) 23:18
　　　294　比較統計の選択　　かあか　　2003/02/07 (金) 22:12
　　　　298　Re: 比較統計の選択　　ひの　　2003/02/07 (金) 23:14
　　　　　306　Re^2: 比較統計の選択　　かあか　　2003/02/08 (土) 05:56
　　　　　　312　Re^3: 比較統計の選択　　ひの　　2003/02/09 (日) 00:47
　　　　　299　Re^2: 比較統計の選択　　青木繁伸　　2003/02/07 (金) 23:21
　　　　296　Re: 比較統計の選択　　青木繁伸　　2003/02/07 (金) 22:27
　　　　　297　Re^2: 比較統計の選択　　青木繁伸　　2003/02/07 (金) 22:45
　　　　　　308　Re^3: 比較統計の選択　　かあか　　2003/02/08 (土) 14:39
　　　　　　　309　Re^4: 比較統計の選択　　青木繁伸　　2003/02/08 (土) 17:31
　　　　　　　　310　Re^5: 比較統計の選択　　青木繁伸　　2003/02/08 (土) 17:44

288.　これで良いのか不安　　かあか　　2003/02/06 (木) 21:56

+,-の統計処理には何がありますか?+○人ー○人でχ2検定をしたのですが，それでよろしいでしょうか?何かをして，それが成功したかしなかったかの結果の有意差を知りたい。

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289.　Re: これで良いのか不安　　青木繁伸　　2003/02/06 (木) 23:18

> +,-の統計処理には何がありますか?+○人ー○人でχ2検定をしたのですが，それでよろしいでしょうか?何かをして，それが成功したかしなかったかの結果の有意差を知りたい。

もうちょっと，具体的に書いた方がコメントも付けやすいのではないかと思いますが。
実際の数値があなたの論文のトップシークレットであるというなら，架空の数値でもいいわけで，その数値をあなたが計算してどういう統計量が求まって，それについてどういう結論を導いたかと言うようなことですが。

「これでよいのか不安」というのも，後から検索する人にとっては何の情報ももたらさないタイトルですね。

このページの欄外の一番上に書いてある

以下の URL に示す「利用に関する注意事項など」をご覧ください。
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/mb-arc/howto.html は，読んでくれましたか。

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294.　比較統計の選択　　かあか　　2003/02/07 (金) 22:12

嚥下リハビリの時間とその結果効果を，検定したい。対象21人。リハビリ0分で効果あり2人，効果なし3人。0～10未満効果あり2人，効果なし2人。10～20未満，効果あり1人，効果なし4人。というようなデータです。データがなく，順位もなし，正規分布ではない，ので，m×n検定，イエーツ補正を使用しようと思うのですが。

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298.　Re: 比較統計の選択　　ひの　　2003/02/07 (金) 23:14

> 嚥下リハビリの時間とその結果効果を，検定したい。対象21人。リハビリ0分で効果あり2人，効果なし3人。0～10未満効果あり2人，効果なし2人。

　素朴な疑問なのですが，リハビリ0分で効果ありとはいったい何の効果があったのでしょうか?

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306.　Re^2: 比較統計の選択　　かあか　　2003/02/08 (土) 05:56

> > 嚥下リハビリの時間とその結果効果を，検定したい。対象21人。リハビリ0分で効果あり2人，効果なし3人。0～10未満効果あり2人，効果なし2人。
>
> 　素朴な疑問なのですが，リハビリ0分で効果ありとはいったい何の効果があったのでしょうか?

嚥下リハビリをしなかったにもかかわらず，嚥下機能が上がったということです。
多分，補液し，栄養状態が配膳した為と思います。

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312.　Re^3: 比較統計の選択　　ひの　　2003/02/09 (日) 00:47

> 嚥下リハビリをしなかったにもかかわらず，嚥下機能が上がったということです。
> 多分，補液し，栄養状態が配膳した為と思います。

　つまり「効果あり」「効果なし」というのは「嚥下リハビリの効果」を問題にしているのではないのですね。

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299.　Re^2: 比較統計の選択　　青木繁伸　　2003/02/07 (金) 23:21

> > 嚥下リハビリの時間とその結果効果を，検定したい。対象21人。リハビリ0分で効果あり2人，効果なし3人。0～10未満効果あり2人，効果なし2人。
>
> 　素朴な疑問なのですが，リハビリ0分で効果ありとはいったい何の効果があったのでしょうか?

なんなのでしょうね。
時間の区分分けに曖昧なところがあったので，
一分以内に飲み込めたとか(^_^;)

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296.　Re: 比較統計の選択　　青木繁伸　　2003/02/07 (金) 22:27

データは，以下のようにまとめられるのでしょうか。
（0分，0～10未満，10～20未満という区分分けは曖昧ですが，以下のように解釈しました）

　　　　　　0分　1～9分　10～19分　合計
効果あり　　2　　　2　　　　　1　　　　　5
効果なし　　3　　　2　　　　　4　　　　　9
合計　　　　5　　　4　　　　　5　　　　14

あれ，なんで合計が21人にならないのですか。

「データがなく，」というのは，どういうことでしょう。データはあると思いますが。

「順位もなし，」というのも，納得できません，時間区分には順序がありますよね。

「正規分布ではない，ので，」それはそうかもしれません。

「m×n検定，イエーツ補正を使用しようと思うのですが。」m×nの分割表について，独立性の検定をしようということなのでしょうが，そのような場合にはイエーツの補正はそもそもないように思います（イエーツの補正は2×2分割表のとき?）。

しかし，それぞれのケースについて大本のデータでは時間はちゃんと測定されているのかもしれませんね。そうすると，上のような2×m分割表ではなくて，マン・ホイットニーのU検定ができるデータがあるのではないかと思いますが。

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297.　Re^2: 比較統計の選択　　青木繁伸　　2003/02/07 (金) 22:45

> 上のような2×m分割表ではなくて，マン・ホイットニーのU検定ができるデータがあるのではないかと思いますが。

長くなってはしょってしまいましたが，

上のような時間をカテゴリー化したデータしかなくても，マン・ホイットニーのU検定はできますからね。上のような集計表においても，単なる2×m分割表の独立性の検定をやるよりは，マン・ホイットニーのU検定を行う方が遙かに好ましいです（できるんです）。

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308.　Re^3: 比較統計の選択　　かあか　　2003/02/08 (土) 14:39

マンホイットニーの(別のやり方）でしてみました。
縦軸は嚥下機能維持の方のリハビリ時間
横軸は嚥下機能低下の方のリハビリ時間です。
0 0 0 0 0 0 5 5 10 10 10 15 15 20 0 同同同同同同小小小小小小小小 5 大大大大大大同同小小小小小小 5 大大大大大大同同小小小小小小 15 大大大大大大大大大大大同同小 15 大大大大大大大大大大大同同小 20 大大大大大大大大大大大大大同
U=54.5　
0.05下限42　上限　88です。
結果としては上限で有意差ありということですか?

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309.　Re^4: 比較統計の選択　　青木繁伸　　2003/02/08 (土) 17:31

U=54.5　
> 0.05下限42　上限　88です。
> 結果としては上限で有意差ありということですか?

下限は 17，上限は 67ではありませんか?
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/CGI-BIN/utable.html
などでチェックしてみてください。

それに，結果も逆です。有意差はありません。

R では漸近近似によらないP値を返してくれます。
> wilcox.test(c(rep(0,6),5,5,10,10,10,15,15,20),c(0,5,5,15,15,20))

Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: c(rep(0, 6), 5, 5, 10, 10, 10, 15, 15, 20) and c(0, 5, 5, 15, 15, 20)
W = 29.5, p-value = 0.3071
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0

W=29.5 はあなたの出した54.5と平均値を境にして対称な位置にあるので，あなたの計算も間違いではないです。

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310.　Re^5: 比較統計の選択　　青木繁伸　　2003/02/08 (土) 17:44

http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/exact/utest/getpar.html
を使えば，同値がある場合にも正確な(exact）P 値を求めることができます。

　　　　　　　　　　　x
　g　　[0]　[5]　[10]　[15]　[20]
[1]　　6　　　2　　　　3　　　　2　　　　1
[2]　　1　　　2　　　　0　　　　2　　　　1

Z値は 1.06389，P値は 0.287379　← これは漸近近似による

正確なP値は 0.306579 ( = Sw / S )　← exact test

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