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(無題) 削除/引用 No.1046-15 - 2012/11/05 (月) 05:29:49 - おお エクセルでWelch's t-testをして、Student's t-testと論文で書いているひとが結構いそうな気がしていますが、そんな無知なのはわたしだけでしょうね、、、

(無題) 削除/引用 No.1046-14 - 2012/11/03 (土) 14:28:41 - おお >[Re:12] ハルナさんは書きました : > n=3で統計検定という発想が、本来的ではないと思います。 検定するという大前提でする統計的手法ではないですね。そういう意味では本来的ではないです。探索的にある程度取れる範囲でデーターをとってそのデーターについて統計的なパラメーターを示すという考え方だと思います。

(無題) 削除/引用 No.1046-13 - 2012/11/03 (土) 14:16:22 - in situ n=3での統計検定の是非に関しては、こちらの議論が参考になると思います。 http://www.kenkyuu2.net/cgi-biotech3/biotechforum.cgi?mode=view;Code=1862

(無題) 削除/引用 No.1046-12 - 2012/11/03 (土) 13:44:34 - ハルナ n=3で統計検定という発想が、本来的ではないと思います。

(無題) 削除/引用 No.1046-11 - 2012/10/24 (水) 06:58:14 - おお in situさんをはじめ、みなさんの議論大変参考になります。ありがとうございます。

(無題) 削除/引用 No.1046-10 - 2012/10/23 (火) 13:28:01 - 1046-6 勉強になりました。

(無題) 削除/引用 No.1046-9 - 2012/10/23 (火) 10:16:30 - in+situ F検定後にt検定を行うことの問題に関してはこちらで議論されています。 http://note.chiebukuro.yahoo.co.jp/detail/n13859 http://www.agu.ac.jp/~chino/welcome_news/contents.html#test-for-means 詳しい議論は上のページを読んでいただきたいと思いますが、基本は 『F検定とt検定両方やるのであれば、両方とも合っていることが前提であり、全体の危険率はF検定もしくはt検定で誤謬が起こる（αエラー）率と定義する』 という考え方を基にしています。 つまり、F検定とt検定両方やるからにはF検定は外れててもいいやという訳にはいきません。 >B.「複数検定やってどれも有意差が出る」とすると差が出やすくはならないです。 この場合はふみさんのおっしゃっているBには相当しません。 なぜならば、F検定で有意差が出ようが出まいが、そのあとのt検定（student or Welch）に進むからです。

(無題) 削除/引用 No.1046-8 - 2012/10/23 (火) 08:36:24 - ふみ A.「複数検定やってどれか有意差が出る」とすると差が出やすいです。 B.「複数検定やってどれも有意差が出る」とすると差が出やすくはならないです。 5%危険率で3つの検定をすると偶然有意差が出る確率は14%という考え方を、上のBの類に当てはめて問題視するとしたら、なんだかおかしい気がします。

(無題) 削除/引用 No.1046-6 - 2012/10/23 (火) 06:08:10 - ~ >検定の多重性に引っ掛かるという立場もあります Ftest後のt (or welch) testをやる場合は多重性は関係ないのではないですか？

(無題) 削除/引用 No.1046-5 - 2012/10/22 (月) 16:08:10 - 直輝 >検定の多重性に引っ掛かるという立場もあります そうでしたね… ご指摘ありがとうございます。

(無題) 削除/引用 No.1046-4 - 2012/10/22 (月) 15:14:59 - in situ >エクセルにFTESTという関数があるので、それで等分散だったらStudentを採用するというやり方もあります。 これはあまりお勧めできません。 小サンプルで分散の検定しても検出力が低いですし、検定の多重性に引っ掛かるという立場もあります。 確かに、生物実験のデータの場合、分散に理論的推定は難しいことが多いですが、今までの類似の実験データから、ばらつきがどれくらいなのかは大体分かると思います。（平均値の何％程度なのか） 確かに、値が大きい場合と小さい場合では分散が異なることが多いので（A 100±10、B 20±2、みたいな場合が多い）、Welchのt検定を用いるというのは理に適っていると思います。

(無題) 削除/引用 No.1046-3 - 2012/10/22 (月) 14:32:32 - おお ありがとうございます >[Re:2] 直輝さんは書きました : > 結論としては、Welchの方が無難ですよ。 > > ・２群の分散がほとんど変わらないときは、StudentもWelchも似たような結果になる。Studentの方が少し検出力が高い。 > ・２群の分散が大きく異なる場合は、Studentの検出力が著しく落ちる。 たしかにそんな気がしました。分散に差がある可能性も考えるとWelchの方がいいかと漠然と漠然と思ったのですが、所詮n=3とかで勝負したりすることも多いのでそうなると、分散が違うも何も、、、どのように分散するか理論的背景もはっきりしない場合がほとんどですし、、、 > > Studentの方が有意差がつきやすいとのイメージから、何でもStudentでやっている人が多いですが、デメリットの方が大きいと思われます。 > > エクセルにFTESTという関数があるので、それで等分散だったらStudentを採用するというやり方もあります。 これをそのうち聞こうと思ってたのですがFTESTはnはどれくらい必要でしょうか、、、3ではどうでしょう。。。

(無題) 削除/引用 No.1046-2 - 2012/10/22 (月) 02:38:20 - 直輝 結論としては、Welchの方が無難ですよ。 ・２群の分散がほとんど変わらないときは、StudentもWelchも似たような結果になる。Studentの方が少し検出力が高い。 ・２群の分散が大きく異なる場合は、Studentの検出力が著しく落ちる。 Studentの方が有意差がつきやすいとのイメージから、何でもStudentでやっている人が多いですが、デメリットの方が大きいと思われます。 エクセルにFTESTという関数があるので、それで等分散だったらStudentを採用するというやり方もあります。

ExcelのTTEST 削除/引用 No.1046-1 - 2012/10/22 (月) 01:49:31 - おお ExcelのTTESTはいくつかのパラメーターが設定できます。そのなかで 1 Paired 2 Two-sample equal variance (homoscedastic) 3 Two-sample unequal variance (heteroscedastic) が選べるようですが、1はわかりますが、2と3は例えば探索的な生化学的または分子生物学的実験でn=3とか比較的少数で行った場合、どうしたらいいのでしょうか。。。 2がよくつかわれるStudent's t-testで 3がWelch's t-testですかね。。。 なら2でやっておく方が無難ですか。。。

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