２元配置の分散分析について数値の処理が必要か

質問

臭気の看護実験を行いましたが、統計処理に困っています。「5%クエン酸液を噴霧して便臭に消臭効果があるか」どうか臭いセンサーと人間の嗅覚の臭いのスケール（6段階臭気判定）で測定しました。測定時間は、クエン酸噴霧前、直後、5分後、10分後です。分析方法はJSATSのソフトを用いて（臭いセンサー／嗅覚）×（クエン酸噴霧前／クエン酸噴霧直後／5分後／10分後）の２×３の２元配置の分散分析をしようと思っています。データー数は47です。臭いセンサーの値は0～2000、6段階臭気判定は0～6段階です。今回、排泄量は条件に入れていませんのでサンプルによって臭いのレベルがぜんぜん違います。そのまま統計処理を行なうと、グラブにした時に差が広がりすぎです。最初の臭いのレベルをすべて100に置き換えるなどの数値の処理がまず必要でしょうか。100％タイル値に置き換えた方がいいのうでしょうか。また、同じように6段階臭気判定の数値を臭いセンサーの平均値などから導き出す処理が必要になるのでしょうか。それとも実験で出たデータをただ入力するだけでよいのでしょうか。誰か詳しく教えて下さい。
また、それをした時にどのグラフが一番よいのかどうか教えて下さい。

回答No.1

taronbe · ベストアンサー

２元配置分散分析を使うべきではないと思います。臭いセンサーはともかくとして嗅覚は6段階評価であり、正規分布をとりません。別の実験として扱うべきです。
センサーの値を繰り返し1元配置分散分析、臭覚の方はKruskal-Wallis法でそれぞれ検定した方がいいです。センサー値が正規分布にならなそうであればこっちもKruskal-Wallis法の方がいいかも。

もしデータ間に関連があればFriedman検定がいいのですが、それだとデータ数47にはならないはずなので、多分違うでしょう。

センサーと臭覚の関連を調べたければ散布図をまた別に作ったほうがいいと思います。

補足

ありがとうございます。二元配置分散分析のことしか頭になく、kusakal-Wllisの検定は勉強不足でした。センサー値が正規分布にならなかったのでそれぞれ、kusakal-Wllis法で検定してみました。
有意差はクエン酸噴霧直後にみられました。ただ、箱ひげ図を作成したとき、幅のひろがりがありすぎます。便のもともとの量や、臭気レベルが違うためです。最初の便の臭気をすべて100と置き換えるのは間違っているでしょうか。もしよれければ教えて下さい

回答No.4

taronbe

＞Kruskal-Wallis法では、6段階臭気判定の実験結果はクエン酸噴霧前に比べ、直後、5分後、10分後はｐ<0.0001で＊＊1％の有意差ありと出ました。これをメインに自分の意見を主張してもいいでしょうか？

本来であればまずクエン酸の無い状況で実験を行い、クエン酸を使用した実験と比較しなければならないのですが、時間がないとなると「もしクエン酸を使用しない場合、実験期間の10分間では便臭は変化しない」という証拠か考察か予想かを何とか入れて押し通すのが一番いいように思います。

臭いセンサーの結果がどう出たのかは書いていませんが、もし有意差が出なかった場合は、便臭は実際には減らなかったか、減ったがクエン酸臭のためマスクされたか、あるいはすでに書いておられるとおり中和反応により発生した物質に反応したかが考えられますが、この場合中和反応により何らかの物質が発生するという文献等はっきりした証拠が必要です。

そして、6段階臭気判定の実験結果については考えられる考察が二つ出てきます。「実際に便臭が減った」か、「クエン酸臭により感覚的に便臭がマスクされた」かで、後者を否定する材料は今のところないように思われます。

これは実験者の主張ににかかわるのでお勧めするわけではありませんが、もし私がこの結果で論文にするとすれば「臭気による看護人のストレスを軽減する実験」と位置づけ、「実際に便臭が減ったかどうかはともかくとして看護人が便臭を感じることは少なくなった」という結論にします。条件がばらばらなのは実際の看護の現場を再現したから。通常の芳香剤を使うのと同じじゃないか、という突っ込みはまあしょうがないということで。

お礼

Taronbe様　数回に渡る沢山のご指摘とご指導ありがとうございました。ご指摘どおりクエン酸の消臭効果を証明するには追加実験が必要だと分かり、本日より蒸留水を用いた追加実験を始めました。ただしセンサーを改めてレンタルするお金がない為、６段階臭気判定のみの実験になります。データー数はあまりとれないかもしれませんが何とかN＝20くらいを目標にやってみます。実験後に（クエン酸噴霧/蒸留水）×（噴霧前/噴霧直後/5分後/10分後）の２元配置の分散分析を行い考察を進めていきたいと思います。

センサーの結果なのですが、フリードマン統計法にてクエン酸噴霧前と比較し、直後、5分後、10分後と有意差が見られました。しかし、5分後より値が増えてきています。中和反応を説明できる文献が不足である為、調べなおします。まずは、センサーと嗅覚を別々に統計処理を行い、センサーと嗅覚の相間関係を示す統計法については改めて考えたいと思います。
看護実験がはじめてで、実験前準備不足や統計処理に戸惑うこともありましたが、Traronbe様のお陰で、統計方法や、考察の方向性が少し見えてまいりました。このサイトに質問して本当に本当に良かったです。お聞きしたいことはまだまだ沢山ありますが…論文締め切りに向けて頑張っていきたいと思います。本当にありがとうございました。

回答No.3

taronbe

すると臭いセンサーは便臭とクエン酸臭にも同様に反応し、便臭とクエン酸臭の中和反応により発生した物質にも反応する、と解釈してよろしいでしょうか。

そうなりますと純粋に便臭のみに反応するセンサーではないわけで、臭いセンサーの値をどう解釈するかが問題になります。センサーの値が減ったとしてそれは便臭が減ったのだと断言できるでしょうか？また、センサーの値が増えたらそれは便臭が増えたという証拠になるでしょうか？もし何らかの考察によりそれが可能であれば、以下の1）のように考えて下さい。そうでない場合は２）のように考えてください。

１）
センサーの値が低下すれば、人間の感覚がどうであろうが「便臭は減少した」と断言してかまわないわけです。同様にセンサーの値が低下しなければ「便臭は減少しない」と断言できます。このとき人間の感覚でもし有意な減少があればそれはクエン酸臭による感覚的なマスキング効果であると解釈されます。
ただし、これでは「便臭が変化した、あるいは変化しなかった」ということを証明することはできても、「便臭の変化がクエン酸が原因である」という証拠は得られません。対照実験が必要です。糞便のみでクエン酸なし（蒸留水噴射）の条件で実験を追加し、これを二元分散分析によって比較します。（クエン酸あり／クエン酸なし）×（実験前／実験直後／5分後／10分後）。これにより差が出なければ、クエン酸の影響は証明できません。

ところが、データが散らばり過ぎているという話であり、すると対照実験を追加してもそれが証明出来ない可能性があります（できる可能性もあります）。本来ならば糞便量を一定にして、それこそセンサーがあるのだからセンサーを活用して一定の値になるように調整して実験するべきだったのですが、最初から実験しなおす時間がないとなると．．．

6段階臭気判定は一般的な方法でしょうか？それとも独自に条件を設定したものでしょうか？独自に条件を設定したものであれば、「臭いが強い場合と弱い場合」に分けてしまい、似た値のデータ同士にまとめてデータの散らばりを抑えるという手があります。この場合「臭いが強いと効果がないが、臭いが弱いと効果がない」といった考察も可能です。6段階臭気判定が一般的な方法だとすると、かなり苦しいですが６つに分類してそれぞれ解析するか、センサーの値に勝手にどこかで線をひいて（500以上とそれ未満とか）分類するとかでしょうか。

２）
センサーの値と便臭との関連が明確ではない場合、これを考察に使うのはかなり苦しくなり、人の6段階臭気判定の方をKruskal-Wallis法で解析するのをメインに用いるしかないということになります。これでもし有意差が出ない場合、やはり臭いが強い場合と弱い場合に勝手に分けるかなんかして、無理矢理にでもどこかで有意差を出すしかないでしょう。

ちなみに、ノンパラメトリックで二元分散分析にあたる解析は、僕の記憶ではJSTATでは出来ないはずです（記憶違いかも）。従ってこちらで対照実験を加えるのは無理があり、条件を揃えて全て実験をやり直すか、その時間がなければこのまま押し通すしかありません。

＞最初の便の臭気をすべて100と置き換えるのは間違っているでしょうか。
これは統計学というより生物学的に考えて問題があると思います。例えば凄く臭い場合（臭い2000）と少ししか臭くない場合（臭い20）では人間の反応が違うはずで、臭い20の場合の人間の反応を100倍すれば臭い2000の場合の人間の反応と同等になるでしょうか？

お礼

沢山のご指導ありがとうございました。恥ずかしい実験内容にもかかわらず熱心にそしてご親切にありがとうございます。頑張ります

補足

沢山のご指摘ありがとうございます。胸がとても痛くなりました。臭いセンサーはレンタル品でこの実験にはお金がかかっています。時間も予算もない為実験のやり直しができません。自分の計画が甘かったと反省していますが…苦しいながらもどうにかして実験結果を有意差に結びつけていきたいと思います。
臭いセンサーは中和反応により発生した物質にも反応しています。（なのでガス感知器などを用いて特定の物質の測定が良かったかもしれません）6段階臭気判定は環境省の発足です。臭気実験で人間の嗅覚測定にはこのスケールがほとんど用いられています。前実験として臭いのプレ実験を何度も行いスタッフ間の嗅覚の差を狭めました。Kruskal-Wallis法では、6段階臭気判定の実験結果はクエン酸噴霧前に比べ、直後、5分後、10分後はｐ<0.0001で＊＊1％の有意差ありと出ました。これをメインに自分の意見を主張してもいいでしょうか？
便の量を一定にするほうがよかったのかもしれません。これは随分悩みましたが臨床での働きながらの実験であり便の量の統一には限界がありましたのでやめました。５%クエン酸液がどの便にも効いたということが証明できればいいのですが。
便の臭いを100に置き換えるという考えはご指摘どうり間違ってますね。便の量や、疾患、年齢、食べ物の種類などにより便のもともとの臭気に差があるため実験前の臭気が200～600程度と差があります。ですからいろいろ悩んでいました。
JSTATでは二元配置の繰り返し有りの統計処理はできます。
沢山のご指摘に本当に感謝します。

回答No.2

taronbe

統計は実験の目的に沿ってやりますが、今のところ質問者さんがどういった意図で実験を行われたのかちょっと不明確なので、どうアドバイスしていいのかよくわかりません。いくつか確認させてください。

まず、「センサー」がどのようなものであるかがわからないのですが、これは糞便臭を感知するのでしょうか？それともクエン酸臭を感知するのでしょうか？あるいは他の何か別の原理による測定法でしょうか？

次に糞便臭ですが、これは最初から臭いがあるところへクエン酸を噴霧したのでしょうか？それともクエン酸と同時に噴霧したのでしょうか？

また人間の臭いのスケールですが、時間を追ってとったデータは同一人物のものでしょうか？それとも別の人でしょうか？また、その人はずっと同じ部屋にいたのでしょうか？それとも臭気の測定時のみ部屋に入ってデータを取ったのでしょうか？

補足

ご質問ありがとうございます。人間の嗅覚だけでは個人差や疲労、順応などがある為、センサーを用いました。臭いセンサーは臭いの強弱をレベル値として測定しますが臭いの種類の識別はできません。つまり臭いの複合臭を一つの臭気として捉えクエン酸を噴霧することでどれだけ臭気レベルが低下しクエン酸液に消臭効果があるのかどうかの実験を行いました。アルカリである便臭に酸であるクエン酸を噴霧することで中和反応が起こり、それにより化学物質が発生しているためその臭いがセンサに反応していることも確かです。便は床上に排泄したオムツの便を用いました。それをビニール袋に入れて実験を開始しました。袋に入れて実験開始までの時間、クエン酸液の濃度、噴霧回数、センサー挿入時間など統一しています。一つの便に対し人間の嗅覚の判定は同一人物が行なってます。実験は個室を使って湿度・温度の一定の場所で行い、嗅覚判定者は臭いの慣れが起こらないよう部屋はそのつど退室してます。また、センサー値が見えないようブラインドしてます。人間の嗅覚とセンサーを同じ便を用いて消臭効果を見ることで感覚的にも臭気的にもどの程度の消臭効果があるのかを明らかにしたいのです。そのため、二元配置の分散分析を行なうことでそれが明らかになるのかと考えました。この統計処理がすまないと考察ができません。論文締め切りまであと一ケ月しかないため焦っています。お忙しいところ申し訳ありませんがまたご指導よろしくお願いします。