No.05408 Re: 2群間の平均値の平均の検討? 【波音】 2008/01/16(Wed) 23:35
被験体を用いての実験とすれば,「被験体」という変数を取り入れて分析してあげればよいのではないでしょうか。例 えば,グループを表す変数group(2群)と被験体番号を表す変数subject(1, 2, 3, ..., 8, 9)として,添付図のようにデータをまとめて分散分析すれば良いのでは,と思いますが。
観測値(record) = 群(group) + 被験体(subject)
群と被験体はカテゴリカル型
> result <- lm(record ~ group + subject)
> summary(aov(result))
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
group 1 1.445 1.445 0.2467 0.6284
subject 4 39.791 9.948 1.6982 0.2148
Residuals 12 70.293 5.858
No.05410 Re: 2群間の平均値の平均の検討? 【マスオ】 2008/01/17(Thu) 02:54
モデルをどう考えるかにもよりますが,このような場合は subjectを random factorと考えて,nested anovaとか mixed effect modelで分析するのが普通と思います.
そして,それは例数が揃っていれば,平均の平均の差の検定と同じ.> # fixed effect model
> summary(aov(record~group+subject, data))
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
group 1 1.445 1.445 0.2467 0.6284
subject 4 39.791 9.948 1.6982 0.2148
Residuals 12 70.293 5.858
>
> # 古典的な mixed effect model (nested anova)
> summary(aov(record~group+Error(subject), data))
Error: subject
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
group 1 1.445 1.445 0.1453 0.7225
Residuals 4 39.791 9.948
Error: Within
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Residuals 12 70.293 5.858
>
> # モダンな mixed effect model
> library(nlme)
> anova(lme(record~group, data, random=~1|subject))
numDF denDF F-value p-value
(Intercept) 1 12 375.4970 <.0001
group 1 4 0.1453 0.7225
>
> # 平均の平均の差の検定
> (m <- tapply(data$record, data$subject, mean))
1 2 3 4 5 6
12.30000 13.86667 16.20000 16.20000 14.96667 12.90000
> t.test(m[1:3], m[4:6], var.eq=TRUE)
Two Sample t-test
data: m[1:3] and m[4:6]
t = -0.3811, df = 4, p-value = 0.7225
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-4.694725 3.561392
sample estimates:
mean of x mean of y
14.12222 14.68889
No.05463 Re: 2群間の平均値の平均の検討? 【ちひろ】 2008/01/22(Tue) 01:04
波音さん,マスオさん
お返事ありがとうございました。数日アクセスできなかったのでお返事遅くなり申し訳ありませんでした。
謝りついでにもうひとつ。
現在エクセルでデータを保存してあるのですが
お二人が教えてくださった検定はエクセルの分析ツールで出来るのですか?
正直なところ,その検定をどうやるのか上の説明を読んだだけでは理解できないものですから...。
それともほかの分析ソフトでならどうにかなるものでしょうか。
あまりに素人ですみません。
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