「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---033

★ 有意でなければ主張できないか ★

6674.　有意でなければ主張できないか　北海道　2005/05/17 (火) 11:05
├6676.　Re: 有意でなければ主張できないか　青木繁伸　2005/05/17 (火) 12:02
│└6682.　Re^2: 有意でなければ主張できないか　北海道　2005/05/17 (火) 16:08
│　└6683.　Re^3: 有意でなければ主張できないか　青木繁伸　2005/05/17 (火) 17:08
│　　└6688.　Re^4: 有意でなければ主張できないか　北海道　2005/05/17 (火) 21:01
│　　　└6689.　Re^5: 有意でなければ主張できないか　青木繁伸　2005/05/17 (火) 22:56
│　　　　└6694.　Re^6: 有意でなければ主張できないか　北海道　2005/05/18 (水) 11:10
└6675.　Re: 有意でなければ主張できないか　浦城　2005/05/17 (火) 11:25
　└6680.　Re^2: 有意でなければ主張できないか　北海道　2005/05/17 (火) 16:02
　　└6684.　Re^3: 有意でなければ主張できないか　浦城　2005/05/17 (火) 17:26
　　　└6685.　Re^4: 有意でなければ主張できないか　浦城　2005/05/17 (火) 17:42
　　　　└6701.　Re^5: 有意でなければ主張できないか　北海道　2005/05/19 (木) 12:28

6674.　有意でなければ主張できないか　北海道　　2005/05/17 (火) 11:05

連続変数と疾患発症率がU字型に分布していました。
そこで連続変数を得点で6段階に分けてかなり低い，低い，やや低い，やや高い，高い，かなり高いとし，やや高いを規準にダミー変数を
作り罹患率比を出しました。このときかなり低い，低いは有意でしたが
他のカテゴリーでは有意ではありませんでした。先行研究では，高くなると発症率が低いと言うものばかりでした。しかし，日本の文化的背景，職業等からU字型になる方が説明がつきます。高い者は有意ではなかったが発症率が上がる可能性が推測でき，今までの説では説明しきれない。高い群と低い群では違う発症の要因が関連している可能性があり，今後検討していく必要がある。・・・と言っちゃって良いでしょうか？

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6676.　Re: 有意でなければ主張できないか　青木繁伸　　2005/05/17 (火) 12:02

有意性は，サンプルサイズに依存するわけですから，本来は偏回帰係数（標準化偏回帰係数）のおおきさを評価しないといけないでしょう。検定はすべてそういう位置づけです。サンプルサイズが大きいためにほとんど意味のない知見が有意であったというのでは，全くの無意味です。その逆なら救いようがある。

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6682.　Re^2: 有意でなければ主張できないか　北海道　　2005/05/17 (火) 16:08

青木先生

お返事ありがとうございます。
偏回帰係数を正しく理解してから質問をしようと考えました。
過去のスレッドではよくわかりませんでした。青木先生が計算式を
指導していらっしゃいましたが，そのスレッド見失ってしまいました。
すみません。
ロジスティック回帰分析という丹後先生の本だとβ＝Parameter Estimateと有りましたのでSASでみましたところ，有意な者は，β＝0.8そうでない者は，β＝0.4と0.3でした。本には高い方がよいと有りましたが，いくつからが高いのかは示されていませんでした。β＝0.4や0.3では発症しやすいと主張できませんか？

有意性は，サンプルサイズに依存するわけですから，本来は偏回帰係数（標準化偏回帰係数）のおおきさを評価しないといけないでしょう。検定はすべてそういう位置づけです。サンプルサイズが大きいためにほとんど意味のない知見が有意であったというのでは，全くの無意味です。その逆なら救いようがある。

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6683.　Re^3: 有意でなければ主張できないか　青木繁伸　　2005/05/17 (火) 17:08

ロジスティック回帰の係数と相対危険度（オッズ比）の関係を調べてください。そうすれば，どれくらいの係数が意味があるものかわかるでしょう。
なお，その変数の単位や，いくつ増えたときの相対危険度なのかをちゃんと理解してくださいね。

理解できないまま使うのでは意味がありません。

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6688.　Re^4: 有意でなければ主張できないか　北海道　　2005/05/17 (火) 21:01

お返事ありがとうございます。どうしてもわかりたいのでしつこくおうかがいします。

多重ロジスティック回帰分析の結果です。発病率がU字型になっていたのでやや高い（-10以上10未満）を1としとときのオッズ比です。ダミー1かなり低い，低い（-30未満），ダミー2やや低い（-30以上-10未満），ダミー3高い，かなり高い（10以上）です。このときどれくらいの係数が意味があるのかわからないのです。有意でないので得点が高いと発病しないといえるかどうか？？いくつ増えたときの相対危険度なのかは連続変数をU字型と言うことで段階に分けたので？？中央値で良いのでしょうか？やはりカテゴリーで－30未満になると2．2倍発症しやすい。（-30以上-10未満）では1.4倍，10以上では1．32倍（-10 以上10未満）より発症しやすいと言うことだと思います。有意でないけれど高い場合も発症しやすいといっていいですか？

Parameter Estimate　　　オッズ比　　95%CL
ダミー1　　0.795　　　　2.215　　　1.11-4.42
ダミー2　　0.365　　　　1.442　　　0.79-2.62
ダミー3　　0.281　　　　1.324　　　0.64-2.76
別の変数　　0.771　　　　2.161　　　1.28-3.66　　

　　
> ロジスティック回帰の係数と相対危険度（オッズ比）の関係を調べてください。そうすれば，どれくらいの係数が意味があるものかわかるでしょう。
> なお，その変数の単位や，いくつ増えたときの相対危険度なのかをちゃんと理解してくださいね。
>
> 理解できないまま使うのでは意味がありません。

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6689.　Re^5: 有意でなければ主張できないか　青木繁伸　　2005/05/17 (火) 22:56

> このときどれくらいの係数が意味があるのかわからないのです。

95%信頼区間が0を含まなければ，5%で有意でしょう？？違った？？
そうではなくて，どれくらいのオッズ比が意味あるかということですか。それは，その分野の，その変数の持つ実質的な意味によるものですから，統計学が答えられる問題ではないです。

> 有意でないけれど高い場合も発症しやすいといっていいですか？

私には，「しかるべくご判断下さい」としかコメントできません。

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6694.　Re^6: 有意でなければ主張できないか　北海道　　2005/05/18 (水) 11:10

青木先生
お返事ありがとうございました。

先生がお忙しい中，先生には義務のない助言をおねがいしているのですが・・・・

先生が以前有意でない変数について下記のように書いて下さったので，標準化偏回帰係数と95%信頼区間を示しました。標準化偏回帰係数がどのくらい大きければ有意でなくても考察できるのか良いのかが書籍には載っていなかったので助言をいただければ・・と思いました。すいません。しつこいのですけれど，御気分を害さないで下さい。

有意性は，サンプルサイズに依存するわけですから，本来は偏回帰係数（標準化偏回帰係数）のおおきさを評価しないといけないでしょう。

☆標準偏回帰係数についてどれくらいの係数が意味があるのかわからないのです。0.80，0.37，0.28でありました。

> 95%信頼区間が0を含まなければ，5%で有意でしょう？？違った？？
> そうではなくて，どれくらいのオッズ比が意味あるかということですか。それは，その分野の，その変数の持つ実質的な意味によるものですから，統計学が答えられる問題ではないです。

☆95％信頼区間とオッズ比の意味はわかっているつもりです。

>
> > 有意でないけれど高い場合も発症しやすいといっていいですか？
>
> 私には，「しかるべくご判断下さい」としかコメントできません。

☆ここも理解できました。ありがとうございました。

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6675.　Re: 有意でなければ主張できないか　浦城　　2005/05/17 (火) 11:25

はじめまして

連続変量を分けるのも手かと思いますが，連続のままモデル化してしまうという手もあるかと思います
U字ならば，2次の選点直行多項式を使うとか
そのモデルがよいあてはめを与えるのであれば，
(尤離度分析表やresidual deviance等)
その連続変量は疾患発症率に対し非線形な影響(この場合は2次の利き方)をするという主張が出来るのではないかと思います

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6680.　Re^2: 有意でなければ主張できないか　北海道　　2005/05/17 (火) 16:02

浦城さま
お返事ありがとうございました。

私は，2次の選点直行多項式とか尤離度分析表やresidual deviance
と言うのが全くわかりません。χ二乗分布の適合度の判定ということであれば過去にエクセルでしたことがありますが・・・同じですか？
もしよろしければ，参考書もしくは，参考となるインターネットページをご紹介頂けないでしょうか？

>
> 連続変量を分けるのも手かと思いますが，連続のままモデル化してしまうという手もあるかと思います
> U字ならば，2次の選点直行多項式を使うとか
> そのモデルがよいあてはめを与えるのであれば，
> (尤離度分析表やresidual deviance等)
> その連続変量は疾患発症率に対し非線形な影響(この場合は2次の利き方)をするという主張が出来るのではないかと思います

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6684.　Re^3: 有意でなければ主張できないか　浦城　　2005/05/17 (火) 17:26

大体次のようなものが参考になるかと思います
っていうか，私がそれを読んだって本ですが…
(ほとんどSやRの参考書籍ですね)

選点直交多項式(直交が間違ってました)
J.M.チェンバース，T.J.ヘイスティ，柴田里程，訳．1994．Sと統計モデル．共立出版
http://www.stat.math.keio.ac.jp/under.grad/data.analysis/ref2_senten.pdf

residual deviance，尤離度分析表
Sと統計モデル
W.N.ヴェナブルズ，2001，S-PLUSによる統計解析，Springer
中澤港，2003，Rによる統計解析の基礎，ピアソン・エデュケーション
間瀬茂，2004，工学のためのデータサイエンス入門，数理工学社

SやRの本に関しては実際の使用例と共に載っていて解りやすいと思いました

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6685.　Re^4: 有意でなければ主張できないか　浦城　　2005/05/17 (火) 17:42

申し訳ない，返信漏れです

＞χ二乗分布の適合度の判定ということであれば過去にエクセルでしたことがありますが・・・同じですか？

違います
モデル化の段階の話です
最初の書き込みで，発症率と連続変量と仰っていたのでロジスティック回帰か何かを想定しています

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6701.　Re^5: 有意でなければ主張できないか　北海道　　2005/05/19 (木) 12:28

浦城さま

浦城様の助言にもとづいていろいろ
勉強してみたのですが・・・どうも難しいため
格闘していたところ

ひらめきました。ある連続変数　A　がU字型に発症率に影響している。
低いほうはロジスティック回帰分析で有意であるが
高いほうは優位でない。しかし，U字型に発症に影響していると
言いたい。
そこで2次的なものを入れるためにロジスティック回帰分析を説明変数を二乗して解析したところ有意に影響していた。したがって
高い得点でも発祥しやすい傾向があり，U字型に影響していると考えられる。

どうでしょう

> 申し訳ない，返信漏れです
>
> ＞χ二乗分布の適合度の判定ということであれば過去にエクセルでしたことがありますが・・・同じですか？
>
> 違います
> モデル化の段階の話です
> 最初の書き込みで，発症率と連続変量と仰っていたのでロジスティック回帰か何かを想定しています

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