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どちらの値が通常使われるｐ値でしょうか？
２つの生物群のある組織の大きさに差がある、ということを示したいので、まずＦ検定を行ったところ、データにばらつきがあり、分散は等しくありませんでした。 そこでt検定（Welch）を行ったところ下記のようなデータが出ました。 ---------------------- t-検定 : 分散が等しくないと仮定した２標本による検定 変数 1 変数 2 平均 0.522463874 0.46886014 分散 0.015053277 0.01384845 観測数 30 30 仮説平均との差異 0 自由度 58 t 1.727005691 P(T<=t) 片側 0.044744667 t 境界値 片側 1.671553491 P(T<=t) 両側 0.089489334 t 境界値 両側 2.001715984 ----------------- この場合、P値はP(T<=t) 両側を見るのか、それともP(T<=t) 片側なのかよくわかりません。どのように判断するのでしょう？通常の論文ではどちらを用いているのでしょうか？
- uni_uni_uni_uni
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- arcadia91
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このデータから統計的な判断するのは危険と思います。 理由はP値が微妙な領域にあること。 サンプル数が不十分であること。 次の疑問は、この検定は実用上意味があるのかどうかということです。つまり、 例えば、AさんとBさんの英語テスト結果（過去の３０回）を調べたところ、Aさんの方が（平均で）１点高いことがわかった。でも。だから、どうした？ということになってしまいます。 この場合、私ならば、少なくとも「５点以上の差があるか」という仮説を立てて、検定します。 ただ単に”差があるか”を検定するのでなく、”実用的な差があるか”を検定したほうがよいのではないでしょうか。
- osiete-osieru
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統計学一般の参考となるHPを紹介します。 答えの内容自体はNo.1の方が正しいと思います。 片側を使う時には、論理的に十二分に説明をすることが要求されます。 たとえば、経験的に「減少作用を示すだろう」とわかっている薬剤であったとしても、片側で検定（推定）することは通常許されることではありません。
- dora1
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普通の論文で特に断り書きがされていない場合には、両側検定を使っています。 片側検定は、その２つの値を比べるとき、その値がもし同じでないとしたらどちらが大きいのか「論理的な推測」から予想できる場合にのみ使います。その予想と反対側に差がある可能性もありえるときには、両側を使っておきます。つまり、どちらを使うかわからないときには、両側検定を使うのが無難です。ご質問の例では、差があるかどうかの検定ということですので、両側かと思います。 参考URLの「 2．片側検定と両側検定」の説明がわかりやすいかも。
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