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多重検定のはんだん トピック削除
No.3439-TOPIC - 2014/10/07 (火) 06:38:50 - おお
例えばコントロール群、A、Bで実験をするとします。それぞれAとコントロールの比較Bとコントロールの比較がしたいとします。実験を2回繰り返した時点で、Aとコントロールではその実験では差が見れないだろうと判断して、Bが有意差が出そうな回数を考えて、さらに何度か三群でリピートしたとします。この場合コントロールとBで検定をするという前提になるので、多重検定を使わなくてもいいと思いますが、そんなプロセスでも図にcontrol, A, Bが同時に乗っていれば多重検定しなさいといわれそうですが、どんなもんでしょう。
 
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(無題) 削除/引用
No.3439-15 - 2014/10/15 (水) 13:49:30 - 周回中
>[Re:13] おおさんは書きました :
> >[Re:8] 周回中さんは書きました :
> > この場合に問題とされるのは
> > 「Cont.=A=B」を帰無仮説とする検定を行うのに
> > 群間比較を繰り返したら第1種の過誤が増大するでしょ?
> > ってことですよね
>
> あ、そう言うことだったかなとおもったのですがこの帰無仮説はanovaの理屈かなって後で思うようになりましたが、、、ちがうのかな。。。
>

1つの帰無仮説を証明するために検定を何度も繰り返したら
Type I errorが増大しちゃうから
1回で済ませるか危険率を補正してねってことが言いたかっただけなので
anovaでもDunnettでも多重検定を使わなければいけない理屈としては同じと考えています(ホントかな?)
たしかにDunnettではAとBの等号はいらないですね
うーん、Dunnettの帰無仮説って
「対照群との群間の差は無い」だったかな?
普段あんまり意識したことがないから、改めて考えるとうまく表現できないなぁ

各々の検定は独立し(それぞれに仮説を立て)てやってるのに
多群を設定した実験で群間検定をやってるというだけで
勝手に上記のような誤解をして
「繰り返しガー、多重比較ガー」と叫んでる方がそれなりにいらっしゃることは
どうしたものかなーと

>anovaかけずにできる多重検定もありますよね。

そういえば最近はanova自体ほとんど使ってないですね

(無題) 削除/引用
No.3439-14 - 2014/10/14 (火) 19:33:13 - ハーミットパープル
No.3439-8の周回中さんに同意。

(無題) 削除/引用
No.3439-13 - 2014/10/12 (日) 15:04:06 - おお
>[Re:8] 周回中さんは書きました :
> この場合に問題とされるのは
> 「Cont.=A=B」を帰無仮説とする検定を行うのに
> 群間比較を繰り返したら第1種の過誤が増大するでしょ?
> ってことですよね

あ、そう言うことだったかなとおもったのですがこの帰無仮説はanovaの理屈かなって後で思うようになりましたが、、、ちがうのかな。。。

anovaかけずにできる多重検定もありますよね。

(無題) 削除/引用
No.3439-12 - 2014/10/12 (日) 05:49:27 - おお
そう言う点では、世の中にある検定方法でどれを選ぶかと考えるより。かく、手ものにあるソフトの解説の範囲でどれを選ぶか決めた方がいいかもですね。

(無題) 削除/引用
No.3439-11 - 2014/10/12 (日) 03:54:45 - おお
ありがとうございます。ターキーもたんなるbonferroniより検出感度がたかいですね。使い分けはむかし誰かがまとめてたところを参考にしてましたが、どうも所々間違えているようで、、、あとDunnettも等分散同士の比較とされているはずですが、Dunnett's T3とかDunnett's Cとか分散が異なっていても使えるようなバリエーションがあったり(このバリエーションが手元のソフトではないので、どういう計算かわからないとつかいようがないですが)。

(無題) 削除/引用
No.3439-10 - 2014/10/10 (金) 21:03:58 - qw
tukey-hsdもありだろうと思うのだけど、使い分けがよくわからない。

(無題) 削除/引用
No.3439-9 - 2014/10/10 (金) 16:41:23 - おお
>[Re:7] 名無しさんは書きました :
> コントロールとA,コントロール とBみたいな感じの比較のときの検定ってDunnetっていうやつじゃね。

Dunnetが検出感度がたかいですね。ただそうじゃないといけないわけでもないですね。生化学てきなデーターだといがいと使われてなかったりします。

>てか、臨床研究みたいに検体数が〜数百〜千とかのものは、統計処理の重要性は非常に大きいわけだが、うちらが実験室の研究データでふだんやってる統計処理って、統計の専門の人から見ると、しないほうがまし、みたいな状況らしい、って聞いた。

検定できるというサンプルサイズとか条件がわからない状況でnが数個で検定しているわけで、、、臨床はパワーアナリシスもしますので、その結果数など決めますから検定できるデザインで検定することになってますからね。

(無題) 削除/引用
No.3439-8 - 2014/10/10 (金) 16:01:01 - 周回中
この場合に問題とされるのは
「Cont.=A=B」を帰無仮説とする検定を行うのに
群間比較を繰り返したら第1種の過誤が増大するでしょ?
ってことですよね

おおさんがやりたいのは
「Cont.=B」を帰無仮説とする検定なんだから
そこで得られた結果に
「Cont.=A」を帰無仮説とする検定は
あってもなくても影響しないよね?

そろそろバイオ研究者は
心理学とか疫学とかの研究者が騒いできた多重検定の呪縛から
解放されても良いかなと思う

ただし個人的には
同じ図表内に載せるなら
Cont.とAとBからなる1試験系と考えて
Dunnett検定をしちゃうだろうな

(無題) 削除/引用
No.3439-7 - 2014/10/08 (水) 23:42:48 - 名無し
コントロールとA,コントロール とBみたいな感じの比較のときの検定ってDunnetっていうやつじゃね。てか、臨床研究みたいに検体数が〜数百〜千とかのものは、統計処理の重要性は非常に大きいわけだが、うちらが実験室の研究データでふだんやってる統計処理って、統計の専門の人から見ると、しないほうがまし、みたいな状況らしい、って聞いた。

(無題) 削除/引用
No.3439-6 - 2014/10/08 (水) 23:17:47 - おお
>[Re:5] Ttestさんは書きました :
> 本題から逸れますが。
>
> 多重検定が汎用されるようになったのは、「この群とコントロール!」って選択行為に恣意性が入り込むだろうがゴラァっていう統計学者からの(数学的にもっともな)異議申立てがあったからだと認識しているのですが、

あ、そう言う見方もあるんですか。

>この場合そもそも「有意差が出そうな回数実験を繰り返すこと」に恣意性ってないんでしょうか?(たぶん繰り返したB群データをまとめられるのだと思いますが、数学者ならそのB群とこのB群は違う群でしょって言いそうかなと)

確かに2かいやっただけで数学的にものはいえませんがパワーアナリシスはどのくらいのスケールでやれば検定でものが言えるかを計算する方法ですよね。

>
> 個人的にTTEST最強伝説が崩れ去ったのは、理系研究者の「生物学的に意味がありそう」判断をデータ解釈から排除しろって話だと思っているので、実験デザインの段階で群数を増やすと不利だなと思います。

TTESTがだめな理由はもっとほかにあると思いますが。生物学的に意味がありそうというのは実験データやそれからくる感触からくるわけで、たとえば違う条件でタンパク質を見ていてて発現量を見てたとき、2回ぐらいやったあたりで、ダブレットだったバンドの比がどうも違いそうだと思ったら、さらに回数を増やしながら、バンドの比を統計的に比較できるようにするとかはあるのではないかと。
これがだめなら成り立たない実験が山ほどあると思いますけどいかがでしょうか。
あとnを稼ぐのは統計的パワーを稼ぐわけで、ということは有意差がないという判断にも有利なんだと思います。

>
> アクセプト目的なら個人の好みで何でもありですが、理想的にはこの場合、A群を設定せず、コントロールとB群の2群で例数を出来る限り増やして行った方がいいのではないでしょうか。

A群を除くと、確かに実験がどうであれ3群あっただろという突っ込みはできないですね。

(無題) 削除/引用
No.3439-5 - 2014/10/08 (水) 20:11:13 - Ttest
本題から逸れますが。

多重検定が汎用されるようになったのは、「この群とコントロール!」って選択行為に恣意性が入り込むだろうがゴラァっていう統計学者からの(数学的にもっともな)異議申立てがあったからだと認識しているのですが、この場合そもそも「有意差が出そうな回数実験を繰り返すこと」に恣意性ってないんでしょうか?(たぶん繰り返したB群データをまとめられるのだと思いますが、数学者ならそのB群とこのB群は違う群でしょって言いそうかなと)

個人的にTTEST最強伝説が崩れ去ったのは、理系研究者の「生物学的に意味がありそう」判断をデータ解釈から排除しろって話だと思っているので、実験デザインの段階で群数を増やすと不利だなと思います。

アクセプト目的なら個人の好みで何でもありですが、理想的にはこの場合、A群を設定せず、コントロールとB群の2群で例数を出来る限り増やして行った方がいいのではないでしょうか。

(無題) 削除/引用
No.3439-4 - 2014/10/07 (火) 22:38:22 - おお
載せないのはたしかに手ですね。うーん今回通用するか、、、

しなくてもなんとかなるもんなんですね。ちょっとlegend の書き方を工夫してみるか。コントロールとBの間で検定したところ有意差が認められたとか。つっこまれるとちょっと多重検定での感度をあげるためにもう何回か実験しないといけないんで、、、まあやるにこしたことはないですけど、、、

(無題) 削除/引用
No.3439-3 - 2014/10/07 (火) 20:45:19 - 得た
多重検定はその場合大体していません。
acceptされなかった事もありませんね。

人によってはケチ付ける人もいるかもですが、問題ないと思います。

(無題) 削除/引用
No.3439-2 - 2014/10/07 (火) 19:21:43 - A
A載せなければ良いのでは?

多重検定のはんだん 削除/引用
No.3439-1 - 2014/10/07 (火) 06:38:50 - おお
例えばコントロール群、A、Bで実験をするとします。それぞれAとコントロールの比較Bとコントロールの比較がしたいとします。実験を2回繰り返した時点で、Aとコントロールではその実験では差が見れないだろうと判断して、Bが有意差が出そうな回数を考えて、さらに何度か三群でリピートしたとします。この場合コントロールとBで検定をするという前提になるので、多重検定を使わなくてもいいと思いますが、そんなプロセスでも図にcontrol, A, Bが同時に乗っていれば多重検定しなさいといわれそうですが、どんなもんでしょう。

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