運動効果の統計処理方法について教えてください。

質問

運動効果の統計処理方法について教えてください。

　私は、今、体育大学で卒業論文を書いているのですが、統計処理の方法が分かりません。

　１ヶ月間、ある運動を毎日行うグループ（毎日）と、週３回行うグループ（週３）と、全く行わないグループ（無し）があり、１ヶ月の運動による体組成（筋肉量や脂肪量）の変化と運動実施頻度の関係を見たいと思っています。

　まず、１ヶ月の運動前と後の体組成を、各グループで、対応のあるｔ検定を行おうと思っています。

　そして、１ヶ月の運動前後で有意な効果が認められた場合、運動頻度の影響を、対応のないｔ検定もしくは一元配置分散分析で比較しようと思っています。“無し”は有意な体組成の変化が認められないと思われるので、その場合、“毎日”と“週３”の体組成変化量（もしくは変化率）対応のないｔ検定により検定します。もしくは、“毎日”、“週３”そして“無し”の体組成変化量を一元配置分散分析により検定を行うと思っています。

　ただ、指導教官は、二元配置分散分析を使うのでは？と言うのですが、二元配置分散分析がよく分かりません。

　運動効果（１ヶ月の運動前vs運動後）と頻度の影響（毎日vs週３vs無し）の要因で見るのでしょうか？？この場合、運動効果は対応していますが、頻度は対応しないことになります。また、“無し”を含めて運動効果を検定すると、運動効果の有意差が出にくくなると思うのですが、、、

　詳しい方、ご教示ください。よろしくお願いします。

回答No.1

noname#227064

少なくともt検定を繰り返すのはお勧めしません。
多重比較法を使いましょう。

一番知りたいことは、体組成（筋肉量や脂肪量）の変化と運動実施頻度の関係ですよね？
体組成変化量を用いて、Tukey法（母集団が正規分布に従わなければSteel-Dwassの方法）により、"無し"-"週3"、"週3"-"毎日"、"無し"-"毎日"の三つの対比較をします。
Tukey法の検定方法は参考URLをご覧ください。
三つとも有意差が認められ、体組成変化量が"無し"＜"週3"＜"毎日"とでもなれば、実施頻度が高いほど体組成変化量は大きくなると言えるでしょう。
一ヶ月の運動前後の比較は、"無し"について変化していないことを確認するだけでいいと思います。

実施頻度により、体組成変化量に傾向がありそうだと予想がつくのであればWilliamsの方法かShirley-Williamsの方法を選ぶのでしょうが、私には判断がつきません。

まあ、一番のお勧めは統計の先生に相談することです……

参考URL：

http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/Tukey1.html