No.06885 従属変数は、不安感5段階順序尺度で独立変数の性質による分析方法の選択について  【MAGI】 2008/06/25(Wed) 14:38

いつも参考にさせていただいています
自分なりに整理してみたのですが,独立変数が,’齢や発病からの経過年月などの量的変数→マンホイットニーU検定で両変数の関連(年齢や経過日数の増加が不安感の高低との関係性の有無)を検定。

独 立変数が,年齢(20歳台,30歳台,40台)やADL(全介助,半介助,自立,歩行可能),情況(単身者,同居家族有)等のカテゴリ変数の場合,クラ スカル-ワリス法(但し,カテゴリが3以上:重度,中度,軽度)(カテゴリが2:症状有り,無しは分析不能:Stat Vew5.5)で分析。独立変数のカテゴリ全体で有意差が認められた場合の次の段階での分析方法について質問です。

分散分析(独立変数は カテゴリ変数でもかまわないが,独立変数は連続変数であることが必要ですよね?)のように,Turkey-Kramaer法や, Bonferroni/Dann,Shfee,Games-Howell法,Fisher`s PLSD法のように,独立変数のカテゴリ2群づつの組み合わせ(例えば,20歳台と30歳台,20歳台と40歳台,30歳台と40歳台)の差を検証するよ うな方法はないのでしょうか?

もし,無い場合ですが,年齢(20歳台,30歳台,40台)を,(25歳以下,25歳〜35歳,35歳以上)と独立変数のカテゴリを変えて分析するというのは問題ないでしょうか?

いつもややこしい質問で恐縮です。

No.06887 Re: 従属変数は,不安感5段階順序尺度で独立変数の性質による分析方法の選択について  【青木繁伸】 2008/06/25(Wed) 17:32

丸付き数字は使わないでください(ローマ数字,半角カタカナも同じく)

書き間違いがあり,論旨が通らないところがありますが。独立変数という言葉の使い方が不適切。
貴方の言っている独立変数とは,群を規定する何らかの変数(たとえば,年齢なら,20歳代,30歳代,40歳代以上みたいに3群に分ける)のことですか。そして,群によって別の観察変数に差があるかどうかを見ようと言うことですか。

> 独立変数が,(1) 年齢や発病からの経過年月などの量的変数→マンホイットニーU検定で両変数の関連(年齢や経過日数の増加が不安感の高低との関係性の有無)を検定。

次 の文章とも関連しますが,この場合にマン・ホイットニー検定を行うのは,独立変数が二値データまたは,2カテゴリーに分類されるときですから,「量的変数 →マンホイットニーU検定」という流がへん。また,独立変数が量的なら,従属変数数は順序尺度なので,相関分析(スピアマンの順位相関係数の検定)の方が よいのでは?

> 独立変数が,(2) 年齢…やADL…,情況…等のカテゴリ変数の場合,クラスカル-ワリス法(但し,カテゴリが3以上:重度,中度,軽度)(カテゴリが2:症状有り,無しは分析不能:Stat Vew5.5)で分析。

「カテゴリが2:症状有り,無しは分析不能」というのは,クラスカル・ウォリス検定は3群以上を対象にするからということで「分析不能」といっているのですか。クラスカル・ウォリス検定ではなく,マン・ホイットニー検定をやればいいだけでしょう?

> 分散分析(独立変数はカテゴリ変数でもかまわないが,独立変数は連続変数であることが必要ですよね?)

「独立変数はカテゴリ変数でもかまわないが,独立変数は連続変数であることが必要」って,どういう事ですか。

> 独立変数のカテゴリ2群づつの組み合わせ(例えば,20歳台と30歳台,20歳台と40歳台,30歳台と40歳台)の差を検証するような方法はないのでしょうか?

パラメトリック検定,ノンパラメトリック検定ともに,いっぱいありますよ。
この掲示板で定番となっている,「
統計的多重比較法の基礎,永田/吉田,1997,サイエンティスト社」をご覧になると良いと思いますよ。

No.06925 Re: 従属変数は,不安感5段階順序尺度で独立変数の性質による分析方法の選択について  【MAGI】 2008/06/28(Sat) 05:28

ご対応ありがとうございます,丸付き数字(ローマ数字,半角カタカナも同じく)了解しました.
>独立変数という言葉の使い方が不適切。貴方の言っている独立変数とは,群を規定する何らかの変数(たとえば,年齢なら,20歳代,30歳代,40歳代以上みたいに3群に分ける)のことですか。そして,群によって別の観察変数に差があるかどうかを見ようと言うことですか。
はい,そのように考えています.このような場合は,独立変数といわず,上記例の場合,「年齢別患者2群間の不安感の差について分析」という記述でいいでしょうか.
>また,独立変数が量的なら,従属変数数は順序尺度なので,相関分析(スピアマンの順位相関係数の検定)の方がよいのでは?
了解しました.
>「カテゴリが2:症状有り,無しは分析不能」というのは,クラスカル・ウォリス検定は3群以上を対象にするからということで「分析不能」といっているのですか。クラスカル・ウォリス検定ではなく,マン・ホイットニー検定をやればいいだけでしょう?
了解しました.3群以上の比較の場合(20歳台,30歳台,40歳台)クラスカル・ウォリス検定を行います,
>「独立変数はカテゴリ変数でもかまわないが,独立変数は連続変数であることが必要」って,どういう事ですか。
「独立変数はカテゴリ変数でもかまわないが,従属変数は連続変数であることが必要」と間違いました.大変失礼しました.
>パラメトリック検定,ノンパラメトリック検定ともに,いっぱいありますよ。この掲示板で定番となっている,「統計的多重比較法の基礎,永田/吉田,1997,サイエンティスト社」をご覧になると良いと思いますよ。
ありがとうございます,入手して勉強します.

● 「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 041 の目次へジャンプ
● 「統計学関連なんでもあり」の目次へジャンプ
● 直前のページへ戻る