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ndmc

現在大学院生で研究の統計処理に迫られている者です。
薬物(偽薬と抗不安薬の2種類)が認知課題に与える影響を実験しました。
15人の被験者に対して2日間(偽薬の日と抗不安薬の日)、服用前・90分後・180分後・360分後の計4回、計測しました。
2元配置反復測定ANOVAで、薬物の主効果及び薬物×時間の交互作用で有意差を得ました。
具体的にどの時間で薬物による有意差がみられるか検定したいのですが、Tukey-Kramer post hoc testをしてみても、薬物間の検定(偽薬と実薬の検定)あるいは時間同士での検定(例えば90分後と180分後の比較)をするだけで、特定の時間における薬剤間の検定が出来ません。
私としては、例えば90分後では薬剤の有意な効果が見られるか?、ということを知りたいのですが、どのように検定すればよいか教えていただけますでしょうか?
ちなみに解析にはStatViewを使っています。
よろしくお願いいたします。
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Aみんなの回答(全3件)

回答 (全3件)

  • 2007-01-17 10:46:35
  • 回答No.1
statviewは使ったことがないのでよくわからないのですが、交互作用が出たのであれば、繰り返しのない二元分散分析で検定しなおすのがいいのではないかと思います。

二つの条件で4回データを取っているので、データ群は八つあります。例えば実薬の90分だけがほかの7つから有意に離れていたり、偽薬の180分と実薬の90分だけがほかの6つから有意に離れていたり、偽薬のpreと実薬の180分が低く、実薬の360分がその2つよりもさらに低い等の階層構造のデータになっていたりといった結果が出てくると思います。

まずそれを自分でよく把握します。その上でどのように表現するかを、自分の主張したい事と照らし合わせて決めるとよいと思われます。

統計に関してはみんな言うことが違うのでこれが正しいとは言えませんが、まあ私の場合はという感じで。
お礼コメント
taronbeさん、御回答ありがとうございます。

早速アドバイスに従い、分散分析(繰り返しなし)で検定しましたが、良い有意差を得られませんでした。

ちなみに繰り返しありだと、薬剤の主効果がF=6.0,p=0.028、時間の主効果F=2.1,p=0.112、交互作用F=3.9, p=0.016でしたが、

繰り返しなし(要因分散分析)だと、薬剤の主効果がF=1.1,p=0.30、時間の主効果F=0.2,p=0.90、交互作用F=0.2, p=0.90と話にならない値でした。

おそらく繰り返しなしで解析すると、せっかくの15人分のデータが平均値のみで処理されるためにこのような値になるのだと思います。

ご指摘のようにこの測定ではデータ群が8つあり、その中のどの2つで有意差があるかをpost-hoc testで検定したいのですが、どうもうまくいかないんです。post-hocの結果として、例えば薬に関しては偽薬-実薬間の検定のみ、時間に関しては服用前-90分後、服用前-180分後、・・・180分後-360分後間の検定結果が出てきます。

私としては、例えば、90分後の偽薬-90分後の実薬、180分後の偽薬-180分後の実薬、といった検定をしたいのですが、ネットでも調べてみたのですが、これは「すべての対比を比較する検定」にあたるようで、どのような手続きでやっていいか分からないんです。

統計の知識が浅いので見当違いのことを言っているかもしれませんが、もし「すべての対比を比較する検定」のやり方をご存知でしたら、教えていただけると幸いです。

とり急ぎ、親切な御回答ありがとうございました。
投稿日時 - 2007-01-17 18:26:30
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  • ありがとう数0
  • 2007-01-17 12:12:23
  • 回答No.2
ちょっと説明不足だったような気がするので補足します。「繰り返しのない二元分散分析のpost hoc test」で検定するということです。多分statviewに機能がついているとは思います。
ちなみに、質問内容から見て当然把握していると思われるので蛇足ですが、何の手続きもなく偽薬と実薬の90分をデータをそのまま比較すると輪切り検定となり、問題が生じます。
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  • 2007-01-17 19:10:05
  • 回答No.3
何となくわかりました。statviewの仕様として、繰り返しのある二元分散分析をそのまま繰り返しのない二元分散分析として処理しようとすると繰り返した部分を平均値として処理するわけですね。

データの並べ替えが必要だと思います。「薬剤の主効果」を無視し、偽薬と実薬のデータを等価に並べてください。効果は「薬剤および時間」と、「個体」になります。そうするとX軸が「薬剤および時間」の8行、Y軸が「個体」15列の8×15の表となります。

この状態で繰り返しのない二元分散分析をかけると「薬剤および時間」と「個体」の主効果が出るはずです。「薬剤および時間」で有意差が出ることを確認してからpost hoc testで8つのデータ間の有意差を個々にチェックすれば全組み合わせの多重比較検定ができるはずです。

個体差が出るようならそれはそれで追求すると面白い結論に行き着くかもしれません。
お礼コメント
新たにコメントいただき、ありがとうございます。

ご指摘の方法、さっそく試してみました。
確かにpost hocの検出結果として、8つのデータ間の全組み合わせの項目が出てきましたが、数値は記入されていませんでした。
誤差の自由度が~以下のため・・・といった理由でした。

このアドバイスをヒントに、新たにStatViewの解説本を見直したところ、「反復測定データも各時点の観測値を別々の結果と考えることにより多変量分散分析を適応することができる」という記載をみつけ、この方法でやってみたところ、有意差こそ得られませんでしたが惜しい値を得ることができました。

おそらく、この方法が有意差を得るのには一番近い方法なんだと思いました。

いずれにしても「偽薬と実薬のデータを等価に並べて8種類のの従属変数と考える」という発想が突破口になりました。

ありがとうございました。

追加実験を行って有意差を得るように頑張ります。

P.S. 明日から海外出張でしばらくネットを見れなくなりますのでしばらくお返事できません。
投稿日時 - 2007-01-18 03:02:35
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