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(無題) 削除/引用 No.3720-7 - 2010/12/28 (火) 13:29:56 - NUPD お返事が遅れました。 回答いただきました皆様ありがとうございました。 おっしゃられた通り、結局いろいろ言い出しても、 Reviewerに指摘されてるのでやらざるを得ないという結論で one-way ANOVA,Dunnett testでやったところ、 いくつかのデータで優位さがなくなり、 結局過去のデータをかき集めたり、再実験をしておりました。 部分的にサンプル数が少々大きくなり(n>20など)ましたが 何とか再投稿にこぎつけられそうです。 これを機会に統計について勉強しなおそうと思いました。 (大学院の講義でちょいちょいやった程度だったので…) ちなみにポジコンと同様の結果が出なかったというのは 投与したものの代謝産物がその特異的レセプターを介して 出てた表現型だったためポジコンとは違う表現型だったというオチでした。 改めまして、ありがとうございました。

多重性 削除/引用 No.3720-6 - 2010/12/22 (水) 17:14:01 - mom-a BとCを比べる必要があるかどうかは、実験の目的によって決まりますよね。 で、今回の場合は必要なさそうなので、AvsB、AvsCの比較がしたいわけです。 BとCを比べる必要がない、ということになると、このポジコンは「実験系が成立していることを確認するため」のものと考えて良いのでしょうか？ つまり、実験系がきちんと動いていればCでポジティブな結果がでることがわかっている⇒Cがネガティブだった場合は、実験系に問題があると考え、この実験のデータは採用せず、やり直しとする、というような。 こういう場合であれば多重比較が必要ない、という説はあります。ただし、トピ主さんがおっしゃるのとは少し理由が違います。 AvsCが有意であった場合に「のみ」AvsBの比較を行うので、多重性の問題（TypeI errorのインフレ）が起きない、という考え方によります。 わかりにくい書き方で申し訳ないですが、中途半端な説明で誤解されては困るので、できれば下記を参考にして下さい。 「学会・論文発表のための統計学　浜田知久馬著　真興交易医書出版部」 ただし、この方法は論文などでは一般的でないように思います。適用して良いかどうかの判断が難しくなるのかもしれません。 多重性に煩いのは流行のようですから、実は経時データの多重性との扱いは怪しいものですが、多群の比較の場合はまず間違いなく『ANOVAをやれ』と言われるのではないかと思います。 私はeditor、reviewerとこんなことでやり合う気にならないので、基本的に多重比較検定を使います。 （あるいは、ポジコンのデータを論文には出さないことにします。） ANOVAだけで対比較はできないですから、『「ANOVA」を使うべき』という言い方はおかしいだろう、といってやりたい気になりますが（そんなことはできませんが）。 今回の場合はDunnettの検定をお使いになれば良いと思います。 なお、多重比較の前にANOVAを使う必要があるのかどうか、というのも時々議論になります…私はいきなり多重比較検定へ進んで良い派です。 が、ANOVA、ANOVAと煩いeditorやreviewerとやり合う気にならないので、ANOVA後に多重比較をする…という軟弱者です。

(無題) 削除/引用 No.3720-5 - 2010/12/21 (火) 19:13:17 - in situ p値が十分に小さい（有意差が明らかである）のであれば、Bonferroniの補正（この場合、2回t検定をしているので、2で割る）を行えばよいと思います。 ただ、p=0.05ギリくらいで有意差がやっとでるくらいの状況だと、この補正を使ってしまうと有意差がなくなります。 その場合はTukey(Kramer)法などによる多重比較ということになるわけですが、どちらにしろ現在の方法よりは有意差は出にくくなります。 ちなみに、トピ主さんが現在やられている方法はLSD法といって、いくつかの群を比較する際にt検定を何回かやってしまうと、第一種の過誤が大きくなって、有意差が出やすくなるという問題を内在しています。 おそらくレビューアーの指摘はLSDを使うなっていうことだと思います。

(無題) 削除/引用 No.3720-4 - 2010/12/21 (火) 15:22:44 - oasis 　実験目的上BとCの比較は不要ですので、one-way ANOVA→post-hocでDunnettを選択してA群との比較のみを行えばよいと思います。

(無題) 削除/引用 No.3720-3 - 2010/12/21 (火) 15:07:32 - TS 統計処理で得られる結果について何か勘違いがあるような気がしますが、どうなのでしょう？ >一応グループCはポジコンではあるのですが >いくつかのデータで >A=1, B=2, C=1のようにポジコンとは違う動向を示しており >この場合ANOVAを使うと優位差が隠れてしまうのではと考えてます。 Bの効果があるなら、ANOVAではP<0.05になると思います。 ただANOVAでは、各２群の群間差は検出できませんよね。 Post-hocテストなんかを入れないと。 t-testでは不十分、というよりも３群あるのだから1-way ANOVAをやれ、あるいは多群比較をやれ、という指摘ではないのでしょうか？ 実験デザイン上、わたしはレビューアーに一応賛成ですが。 あるいは、TukeyとかならANOVAは必要ないと思うのですが。 またポジコンの効果が見られなかったのであれば、省いたり、見られなかったことに対するきちんとした考察をするという対応ではいけないのでしょうか。 （まぁあまりにも鉄板なポジコンの効果が出ていないのであれば問題でしょうけど）

(無題) 削除/引用 No.3720-2 - 2010/12/21 (火) 14:25:01 - おお 多群間比較に耐えうるnなのか。。。 もしそうでないなら、nをふやしてやり直しということになるのでしょうか。。。 実際ポジコンは必要だったんでしょうか、パブリケーションに。ただ、もうそう言う実験でデーターを解析してから、ポジコン抜きでもう一度解析し直すのは統計的にあまり(印象をふくめ)よくありませんが。 指摘があるならやるのが一応筋だと思えますけど。。。

t-test or ANOVA? 削除/引用 No.3720-1 - 2010/12/21 (火) 13:50:29 - NUPD いつもお世話になってます。 今回統計について詳しい方がおられたら アドバイスをいただきたく投稿させていただきました。 先日とある雑誌に投稿したのですが editorとreviwerの一人からt-testでは不十分。 ANOVAを使うべきだと言われ、ボスも ｢統計は全然わからないけど言われたんだからやれ｣ という意見でした。 データというのが グループA：ネガティブコントロール(vehicle) グループB：Studyグループ(treatment) グループC：ポジティブコントロール(vehicle) で解析としてA-BおよびA-Cをt-testで優位差を出していました。 僕の認識ではこの場合それぞれのt-testで問題はないと思ってましたが ANOVAまでする必要があるのかというのが質問です。 確かに３群ありますがA-Bはもちろん必要だとしてもB-Cは 優位差検定は必ずしも必要ではないように思われるのですが。 もちろんグループCがグループBのtime courseやdose courseなら ANOVAでなければいけないのはわかるのですが。。。 一応グループCはポジコンではあるのですが いくつかのデータで A=1, B=2, C=1のようにポジコンとは違う動向を示しており この場合ANOVAを使うと優位差が隠れてしまうのではと考えてます。 もしどなたか詳しい方がおられましたら ご助言の程宜しくお願いいたします。

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