「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---030

★ 独立した複数実験のデータを持つ群の多重比較検定 ★

4261.　独立した複数実験のデータを持つ群の多重比較検定　kit　　2004/09/14 (火) 13:25

いつも勉強させて頂いています。
今，問題を抱えておりまして書き込みさせて頂きました。

いま，4つのグループ（A,B,C,D）
に各々独立した4つの実験（I,II,III,IV）
を行いました.
1グループの人数は10名です。

例えば，グループAは
　　　グループ　実験I　実験II　実験III　実験IV
No.1 　　A　　　1.0　 5.0　 4.0　 9.0
～
No.10 　 A　　　1.2　 6.0　 3.9　 8.7

というような感じで,これがグループB,C,Dの分もあります。

この4つの実験データをまとめて用いて，各A～Dのグループ間に有意な差があるか，多重比較検定したいのです。

やはり，実験一種類づづBoferroni-Dunn検定などを行うことぐらいしかできないのでしょうか5つの実験のデータまとめて比較できれば有意な差がありそうなのです。

どなたか，よきアドバイスがありましたらよろしくお願い致します。

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4290.　Re: 独立した複数実験のデータを持つ群の多重比較検定　kit　　2004/09/15 (水) 22:22

>katsuraさんへ

4つの実験は，実験を一つ終えたら多重比較検定し,あまりきれいに4つのグループに有意差が出ないので，新たな視点で次のまったく異なる独立した実験をして多重比較検定をするという繰り返しで得られたデータです。よって，同一実験の反復測定ではありません。

実験Iでは，グループAとBとCの間には有意差がみられたけどDとはあとちょっとみられず，実験IIではAとCとD間では有意差が見られたけどBとはこれまたあとちょっとでみられずといったかんじです。で4つの結果をまとめて評価できれば有意差が出るんじゃないかと考えたわけです。よって，最初から4実験まとめて検定を行うということをはじめから決めておくことは不可能でした。

それに,特定の仮説を示したいのではなくただ，被験者全体の実験データが，4つに分けたグループ毎に有意差をもって分けることができるのかを示したいだけです。

>DISIRさんへ
アドバイスありがとうございます。
やってみます。

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4307.　Re^2: 独立した複数実験のデータを持つ群の多重比較検定　katsura　　2004/09/16 (木) 21:09

たしかにこの場合は分割法というべきですね。しかし反復測定デザインも分割法の一種として分析可能ではあります。

ご存じかもしれませんが，下のサイトを紹介しておきます。
http://www.aichi-gakuin.ac.jp/~chino/anova/contents.html

このデザインの分析には難しい問題もあるみたいですね。

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4278.　Re: 独立した複数実験のデータを持つ群の多重比較検定　katsura　　2004/09/15 (水) 08:59

全部まとめるとなると，どういう仮説を想定しているのでしょうか。MANOVAや反復測定デザインなどで全体の有意性は検定できるかもしれないが，全部の実験をまとめて多重比較できるのかな？すいませんが私にはわかりません。それより

> やはり，実験一種類づづBoferroni-Dunn検定などを行うことぐらいしかできないのでしょうか
> 5つの実験のデータまとめて比較できれば有意な差がありそうなのです。

この態度は問題ですね。実験前から仮説を明確にし，どういう検定をするのかを決めておくべき。

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4287.　Re^2: 独立した複数実験のデータを持つ群の多重比較検定　DISIR　　2004/09/15 (水) 21:37

分割実験型分散分析を行い，交互作用の有無により，対比較をどうするかを決めればよいと思いますよ。

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4296.　Re^3: 独立した複数実験のデータを持つ群の多重比較検定　たけ　　2004/09/16 (木) 14:15

> 分割実験型分散分析を行い，交互作用の有無により，対比較をどうするかを決めればよいと思いますよ。

　ヨコからすみません。この実験を例にもう少し詳しく説明願えないでしょうか。

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4322.　Re^4: 独立した複数実験のデータを持つ群の多重比較検定　DISIR　　2004/09/18 (土) 21:33

グループ，実験方法，グループ×実験方法，個体内誤差，個体間誤差を考えてください。交互作用がなければ，グループの差を考えるのに実験方法に関係なくグループの全平均の比較を一元配置タイプのDunnett（あるいはTukey）で比較すればよいでしょう。ある場合に実験ごとにDunnett（あるいはTukey）で比較した後，必ずBoferroniで多重性調整すべきかは一概には言えません。それは結果をどうまとめあげるかを聞いてでなければ判断できないからです。
どのようなソフトウェアが使えるのかどのくらいの知識があるのか存じ上げませんのでExcelでもできる程度のことを書きました。数学モデルに基づく，より高度な解析もないわけではないですが，それはデータを見ずに説明することは困難ですので，この場ではお許しいただきたい。

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4339.　Re^5: 独立した複数実験のデータを持つ群の多重比較検定　たけ　　2004/09/21 (火) 11:53

> グループ，実験方法，グループ×実験方法，個体内誤差，個体間誤差を考えてください。交互作用がなければ，グループの差を考えるのに実験方法に関係なくグループの全平均の比較を一元配置タイプのDunnett（あるいはTukey）で比較すればよいでしょう。

ご丁寧な回答ありがとうございました。よくわかりました。
この質問者は検出力の高い対比較を望んでいるので，交互作用がない場合は，比較したい処理組み合わせ等により，DunnettあるいはPeriez，REGWQ（またはREGWF）などを適用してもよいと思いました。　

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