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(無題) 削除/引用 No.8272-16 - 2019/10/03 (木) 20:35:52 - たのすけ >結果は、７カ国の人で、体重の減少が見られ、論文をまとめることにしました。ただ、カナダ人でのみ、体重が増加し、片側検定で、P値が0.05未満になりました。論文にするときに、このカナダ人のデータをどう扱うか。（正直に言えば、統計学のルールに違反しない範囲で、なるべくネガティブに見せたくない） 別々にt検定というのが、統計的にまずいと思います。 投与の有無と、国別の二要因で分散分析ではないでしょうか？ 標本数がアンバランスなのでエクセルでは出来ませんが、時間をかけて計算式を作れば出来ると思います。 一般論ですが、体重の減少幅は投与前の体重にも影響を受けるはずなので、元の体重を共変数にとった共分散分析じゃないとと思うのですが、いかがでしょうか？

解決 削除/引用 No.8272-15 - 2019/09/27 (金) 10:30:21 - 統計 　ご教授いただいたみなさん、ありがとうございました。

まあそうではありますが 削除/引用 No.8272-14 - 2019/09/27 (金) 10:22:17 - 統計 ＞科学的にどういう表現が適切か、より「こう書くのは嫌」に拘泥するのはどうかと思うんだけど。 レビュアーに上昇は有意でないのか検討しろって言われないといいですね。 　前提として、、、 　他のグループの過去の報告等を総合してHypothesisを立て、実際に実験してみたら8グループ中、7グループでポジティブ（有意）な結果だった。ただ１グループのみで、（反応なしならまだよかったのに）逆の結果（たぶん有意）になってしまった。このネガティブデータが、それはそれで実は面白いのかもしれないけど、今回の最初の論文にはそこまで含めたくない。したがって、あまり触れたくない。かといって、このグループをなかったことにするという不正直なこともしたくはない。 　そんなところから始まった質問でした。Reviewerをする場合や、Journal Clubで論文を議論する場合の経験から理解いただけると思うんですけど、７つのポジティブな結果より、たった一つのネガティブな結果が目に付いた場合、そこを攻撃したくなるということは研究者の心理としてあるように思います。（自分がそうです）　なので、決定的にずるいことをしない範囲で、なるべくManuscriptの印象を良くしたいなと考えている次第でして。。。 　おっしゃるとおり、どうなるかはかわらないですね。隠しているように見られたら、逆効果ということもあるでしょうね。

(無題) 削除/引用 No.8272-13 - 2019/09/27 (金) 09:44:23 - 774 科学的にどういう表現が適切か、より「こう書くのは嫌」に拘泥するのはどうかと思うんだけど。 レビュアーに上昇は有意でないのか検討しろって言われないといいですね。

すみません 削除/引用 No.8272-12 - 2019/09/27 (金) 09:23:42 - 統計 　ちきさん >> 　どちらにしても、論文では、減少していることを示すグラフを載せた上で「上昇するかどうか確かめたところ、有意差は出なかった」と書いていいということですね。（科学の面から最善の方法とは思いませんが、少なくとも理論的にはOKという程度の意味ですが） >ここがちょっとかみ合っていない気がするのですが、確かめたのは「減少しているかどうか」ですよね。ですから上昇しているものについては、「減少しているとは言えない」ということが結論できるだけです。上昇しているかどうかについて調べるには、別の検定が必要です。 　大変申し訳ありません！！自分の実験では薬剤によるDNA変異の上昇を見ているのに、たとえ話で（体重の）減少を持ち出し、そのために自分が混乱してしまいました。。。 　はい、減少を見ていて、8グループ中、7グループではきちんと減少し、残る１グループで上昇してしまったので、この1グループを論文でどうしようという質問でした。この１グループについては隠さずにグラフに含めた上で、「減少は見られなかった」と記述することを検討しています。（グラフからは上昇が見て取れるかもしれないけど、文章には「上昇」という単語を含めたくないので。。。）

(無題) 削除/引用 No.8272-11 - 2019/09/27 (金) 09:00:20 - ちき > 　どちらにしても、論文では、減少していることを示すグラフを載せた上で「上昇するかどうか確かめたところ、有意差は出なかった」と書いていいということですね。（科学の面から最善の方法とは思いませんが、少なくとも理論的にはOKという程度の意味ですが） ここがちょっとかみ合っていない気がするのですが、確かめたのは「減少しているかどうか」ですよね。ですから上昇しているものについては、「減少しているとは言えない」ということが結論できるだけです。上昇しているかどうかについて調べるには、別の検定が必要です。 > 　さらに少し勉強しました。片側検定で反対方向に行った場合、エクセルが示すPが0.5以下なら１からその値を引いた値、0.5以上ならそのままの値が真のPだということですね。 だいたいその通りなのですが、p値が0.5ということは標本平均が動いていないことと同義なので、標本平均が対立仮説の方向に動いていれば必ず0.5未満に、反対方向に動いているば必ず0.5より大きくなると思います。最初のコメントに書いたのはそういう意味です。

勉強しました 削除/引用 No.8272-10 - 2019/09/27 (金) 06:35:13 - 統計 　ちきさん 　さらに少し勉強しました。片側検定で反対方向に行った場合、エクセルが示すPが0.5以下なら１からその値を引いた値、0.5以上ならそのままの値が真のPだということですね。 　もしそうなら、質問投稿時に知りたかったことがだいたい全部わかったことになります。本当に助かりました。

ありがとうございます 削除/引用 No.8272-9 - 2019/09/27 (金) 04:24:20 - 統計 　ちきさん ＞excelのt.testを用いた片側t検定で対立仮説と反対方向の変化が起きた時の正しいp値はt.testの出力を1から引いた値ということになると思います。 　エクセルでP valueが0.03と出た場合はP=0.97とすればよいということでしょうか。 　どちらにしても、論文では、減少していることを示すグラフを載せた上で「上昇するかどうか確かめたところ、有意差は出なかった」と書いていいということですね。（科学の面から最善の方法とは思いませんが、少なくとも理論的にはOKという程度の意味ですが） 　ともかくも、こちらで質問させていただいたおかげで、徐々に理解が深まったように思います。大変ありがとうございます。

(無題) 削除/引用 No.8272-8 - 2019/09/27 (金) 04:07:59 - ちき 今、excelのt.testで確認しましたが、これはちょっとひどいですね。片側検定の時、対立仮説を指定できず、配列1と配列2を入れ替えても同じp値が出力されるとは、、、 Rのt.test()だと、alternative=“greater”などとするところですが。 excelのt.testを用いた片側t検定で対立仮説と反対方向の変化が起きた時の正しいp値はt.testの出力を1から引いた値ということになると思います。ですから反応が逆向きだった細胞については有意ではないという結論になるだけです。

(無題) 削除/引用 No.8272-7 - 2019/09/27 (金) 01:41:57 - 統計乙 生物統計の専門家とか臨床研究の統計責任者とかに学会とかで凸して聞くのがいちばんいいとおもう。そういうひとが知り合いに作るととても助かる。 うちら含めて基礎の生物学者は統計を時間かけて体系的に勉強する機会がないので素人が見よう見まねでやってることがほとんどなのでほんとのところ、何が正しいのか、論文で見る統計もほんとうに適切な検定なのかわからない。本によって書いてる事ちがうし。

ありがとうございます 削除/引用 No.8272-6 - 2019/09/27 (金) 01:04:56 - 統計 　コメントいただきました皆様、ありがとうございます。 >8カ国の人を別々に検定する理由は何ですか。データをプールしたらどうなるのでしょうか。 　実際のプロジェクトでは、8種類の違った細胞種（がん細胞やPrimary）です。たとえでダイエット薬を思いついてしまったので、国別にしてしまいました。 ＞体重が減る方向での変化を対立仮説とした片側t検定で体重が増えたら、P値は絶対に(0.05でなく)0.5より小さくならない気がしますが、何か勘違いしてるでしょうか。 　 　不勉強ですみません。実際はExcelを使いました。片側検定は指定できるのですが、どちらの側かを指定するような機能はないようなので、そのためかと思います。何かもっとよい方法があるのでしょうか？ 　引き続き、ご教授いただけますと幸いです。

(無題) 削除/引用 No.8272-5 - 2019/09/26 (木) 15:03:40 - おお >体重が減る方向での変化を対立仮説とした片側t検定で体重が増えたら、P値は絶対に(0.05でなく)0.5より小さくならない気がしますが、何か勘違いしてるでしょうか。 ああ、たしかに。でもどういう統計計算をするのだろうと興味があります。

(無題) 削除/引用 No.8272-4 - 2019/09/26 (木) 15:00:25 - おお 詳しくはわからないですけど、確かに統計手法をあとで覆すのは本来の統計的手法ではやるべきではありませんね。 かってな素人の思いつきですが、減ることを想定して増えたわけですから、予め用意した統計手法の対象外になってしまいます。平均値を統計値として使っていると想像しますが、平均値で増えたということを示して、p値は算出しないというのが無難なような気がしてます。

(無題) 削除/引用 No.8272-3 - 2019/09/26 (木) 14:29:12 - ちき 体重が減る方向での変化を対立仮説とした片側t検定で体重が増えたら、P値は絶対に(0.05でなく)0.5より小さくならない気がしますが、何か勘違いしてるでしょうか。 それとは別に、8カ国の人を別々に検定する理由は何ですか。データをプールしたらどうなるのでしょうか。

追記 削除/引用 No.8272-2 - 2019/09/26 (木) 03:19:34 - 統計 　自分の最初の投稿を見返したのですが、詳細を省略しすぎたかと反省しています。（自分の実際のプロジェクトで起きた状況をご相談しているのですが、実際の研究テーマはマニアックすぎる分野で、わかりにくいので、シンプルなたとえにした次第です。 　たとえはそのままで、詳細を追加させてください。 　アメリカ人、イギリス人等ですでに試されていて、すでに受け入れられている痩せ薬があるとします。やせるメカニズムもわかっているとします。そこで、今回、日本人、インド人、を含む8カ国の国の人に効果があるか確かめようと思うにいたりました。結果は、７カ国の人で、体重の減少が見られ、論文をまとめることにしました。ただ、カナダ人でのみ、体重が増加し、片側検定で、P値が0.05未満になりました。論文にするときに、このカナダ人のデータをどう扱うか。（正直に言えば、統計学のルールに違反しない範囲で、なるべくネガティブに見せたくない） 　。。。という感じです。 　長くなってすみません。最初の投稿の例と合わせて、アドバイスをいただけましたら幸いです。

予想と逆の結果と片側検定 削除/引用 No.8272-1 - 2019/09/26 (木) 02:01:09 - 統計 　たとえば、開発中のダイエットの薬の効果を調べる実験をしたとします。体重が減るかどうかにだけ興味があったので、当初は片側検定を計画します。ところが実験結果では、投与により体重の平均値が増えてしまったとします。 疑問１：それでもなお片側検定をするべきか。逆に、この時点で両側検定に切り替えてることは許されるのか。 疑問２：片側検定の結果で、P値が0.05（あるいは0.01）未満になったとして、結果はどのように書くべきか。P値が小さいにもかかわらず、体重は減らなかったので「有意差なし」と書くべきか。。。 　統計初心者なので、変なことを言っていると思いますが、ご教授いただけましたら幸いです。どうぞよろしくお願いいたします。

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