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統計処理の適切な手法とは？
- 運動習慣の体力に及ぼす影響が地域ごとに差があるか、あるとしたらどの地域とどの地域の間に差があるかを知りたい場合、どの統計処理手法を選択すべきか迷っています。
- 実データがないため、仮りデータで失礼します。
- 単純に考えれば繰返しのあるニ元配置分散分析が適切かどうか疑問です。対応していないデータでもこの手法を使ってもよいのでしょうか？
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重ねて回答します。 > 繰り返しの「ない」ニ元配置分散分析ということは、各水準ごとに > ３例の測定値の平均値をデータとして分析を行うということで > 良いのでしょうか？ 平均値ではなく、３例の測定値をそのまま用います。 平均にしてしまうと、サンプル数やその分散などの情報が欠落してしまいます。 お手元の統計解析パッケージがどのような物かわかりませんが、 パッケージのヘルプ画面やマニュアルに「繰返しのないニ元配置分散分析を行う際に、どのようなデータを与えればよいか」きっと書いて あることと思います。 参考URLも「繰り返しのない」例です。ご参考まで。
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- Ishiwara
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有意差検定について、勘違いがあるようなので、コメントします。 分散分析そのものの中で有意差検定が行われるわけです。有意差検定をやって、それから分散分析をやる、というものではありません。
- kawarahira
- ベストアンサー率66% (2/3)
「運動習慣なし」の人と「運動習慣あり」の人が別人ならば 繰返しの「ない」ニ元配置分散分析を行うのが適切だと思います。
お礼
kawarahira様 回答ありがとうございます。 繰り返しの「ない」ニ元配置分散分析ということは、各水準ごとに ３例の測定値の平均値をデータとして分析を行うということで 良いのでしょうか？ じつは、たった３例しか測っていないのでその平均値の信頼区間は ずいぶんおおきなものになると思うのですが、そのことが分析に反映 されないのではないか、と思い悩んでいた次第です。 それで繰り返しの「ある」ニ元配置分散分析を使おうと思っていた わけです。 でも考えてみれば、普通は一回しか測定しないところを３例測定した 平均のデータである、ということを考えるとずっと真値に近い値である と言えますよね．．．なんか自己完結してしまってすみません。
- haraga
- ベストアンサー率56% (36/64)
回答ではありませんが 有意差検定で調べられましたか？
お礼
haraga様、アドバイスありがとうございます。 書きましたように３地域が対象なので、有意差検定はあわないように 思います。しかもそれぞれデータが３例づつと少ないので。 有意差が出ればあとは多重比較検定だと思うのですが。 運動習慣あり、なしそれぞれ３例の平均値の比を取って、効果率として あらわすことも考えたのですが、３地域の比較ということがネックで やっぱりニ元配置分散分析かな、と．．．
お礼
kawarahira様 重ねてありがとうございます。 繰り返しの「ない」場合は各水準の測定は１回だと思い込んでいました。 勉強になりました。ありがとうございました。