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検定方法について
度々失礼いたします。 臨床データの統計処理を行っております。 本日、測定を行った結果、どういうわけか対象者3名のうち１名分のデータが外れていました。 この場合、データの中で飛び抜けている値を外せ得るかという検定を行いたい場合、どのような検定を用いればよいのでしょうか？ これまでのデータ数はそれぞれ12です。 また、それはStat Viewで可能でしょうか？ よろしくお願いいたします。
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- dora1
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「データの中で飛び抜けている値を外す」という操作は、ふつう「外れ値を除外する」と呼びます。「外れ値」「除外」で検索すると関連情報が出てくると思いますので、やってみて下さい。 さて、ある値が、飛び抜けているかどうかを判断するためには、そのとき想定される標本の分布から一定以上はずれていることを示す必要があるわけです。しかし、臨床データの多くは特定の分布（正規分布など）を示さないと予想される場合が多いので、そういうときには、データを除外する根拠が存在しないということになります。ですから、測定法から考えて絶対にあり得ないような（本来の意味での）異常値以外を除外するのは止めておいた方が無難かもしれません。 臨床データの統計的検討について、かつて盛んに使われたStudentのt検定などを用いず、いわゆる「ノンパラメトリックな検定」が用いられるようになってきたのもこの同じ理由です。後者は、標本の分布が正規分布だろうとそうでなかろうと、分布に依存せずに比較できる手法で、値の相対的な大小関係（順位）だけを使って検定します。ですから、逆にいうと、ノンパラメトリックな検定法を用いれば、仮にどんなに飛び離れた値があっても、それは検定全体にはそれほど大きな影響を及ぼしません（単に順位が１番のデータであるに過ぎないからです）。もちろんStatViewにも用意されていますので、試してみてはいかがでしょうか。
お礼
お礼が遅くなりまして、申しわけありません。 おそらく検査に関する操作手順の中に問題がありそうな感じの値でしたので、検査方法の見直しを行ってみます。 臨床のデータを扱うときはノンパラということまで、詳しくご説明いただき、ありがとうございました。
- kgu-2
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データの棄却については、棄却検定があります(名前は、思い出せません)。しかし、3例の中から1例を棄却するのは無理でしょう。むしろ、外れている値が意味がある可能性のことは御存じだと想います。1名のデータが外れている、との判断の根拠はなんでしょうか。 また、これまでのデータはそれぞれ12ということは、全てでは12＋3=15で、その中で1例が外れている、ということなのでしょうか。これなら、棄却検定は可能だと想いますが。
補足
早速のご回答ありがとうございます。 データについてですが、３名分１２データということです。 ３名それぞれのデータで飛びはずれたデータがあるので、そのデータを棄却でき得るかを検討したいと思っております。
お礼
お礼が遅くなりまして、申しわけありません。 データを得るときの測定方法に問題があったと思われますが、あまりにも外れていたためこのデータをどのように処理したら良いか思い悩んでおりました。 教えていただいた統計法で検定をいたしましたが、サンプリング条件ならびに検査方法の見直しを行う必要がありそうです。 ありがとうございました。