• 締切済み

相関を乱すサンプル

統計には全くの素人ですが、よろしくお願いします。 10種類の化合物群について、構造の特徴を示す数値と生理活性の相関を調べたところ、9種について良い直線性があり、ピアソンの検定で有意な相関を得ました。ところが一種のみこの直線から逸脱しており、このサンプルを加えて総計10種について解析すると、相関の有意性は失われます。この一種類の化合物を他の化合物と区別するために用いるべき統計的手法を教えてください。

みんなの回答

  • kgu-2
  • ベストアンサー率49% (787/1592)
回答No.2

>この一種類の化合物を他の化合物と区別するために用いるべき統計的手法を教えてください。 有意差が出ないからと言って、そのデータを棄却することは誤りです。ただし、客観的な理由があれば別の話です。例えば、世界各国のデータを取り扱いますが、中国や北朝鮮は、回帰式からかなり離れた点にプロットされたりします。  繰り返しになりますが、自分に不都合なデータを削除する研究者もいるようですが、科学者の姿勢としては間違いです。統計学的には棄却検定がありますが、実験などなら再度実施するべきです。

microso
質問者

補足

申し訳ありませんが、統計的処理に関する適切な回答をお願いします。 私の知りたいのは仰るとおり棄却検定法ですが、今回の質問例に対応する方法を教えていただきたいのです。 科学者の姿勢が大事なのは当然ですが、当該質問の趣旨からは全くの見当外れと言わざるを得ません。

  • rulua
  • ベストアンサー率18% (10/53)
回答No.1

1点の特異点で相関の有意性がなくなるってのは サンプル数が少ないのでは? 3倍くらいのサンプルをとってはいかがでしょうか。 一般的には相関の有無をみるには30点はサンプル数が必要とかなんとか。。。

microso
質問者

補足

申し訳ありません。補足します。 質問は仮想的な内容です。 10点を30点と読み替えて回答を頂ければ幸いです。

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