統計初歩:相対値での有意差検定

このQ&Aのポイント
  • 統計初心者のための相対値を用いた有意差検定について解説します。
  • 投与前の相対値が0のラットの扱いについて悩んでいます。
  • 符号付きWilcoxon順位和検定を使用して29個のデータで処理することを考えています。
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【統計初歩】相対値での有意差検定

考え方が合っているのか自身がないので質問させて下さい。 統計学についてはまだ勉強し始めたばかりです。 いま薬剤Aをラット30匹に投与し、投与前・投与後についてあるタンパクの産生量を測定するとします。そしてその産生量について有意差検定をします。ただ、個体差が激しいマーカーなので実測値(量)ではなく相対値(投与前後での変化率)で比較して検定したいのですが、投与前の生成量が「0」のラットはどのように扱えば良いでしょうか? データを例示すると以下のようなもので、(4)のデータが扱いに困っています。   投与前(相対値)    投与後(相対値)  (1)10 (100%)     20 (200%)  (2)200 (100%)     300 (150%)  (3)1000 (100%)     1700 (170%) ☆(4)0 (100%)     2 (なし)  (5)100 (100%)     70 (70%)          ・          ・          ・  (20)5 (100%)      15 (300%) このラットは除外してデータ数29で処理して良いのでしょうか。 また投与前の相対値は全て100(%)として検定に用いて良いのでしょうか。 検定は、符号付のWilcoxon順位和検定を考えています。

  • cossa
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質問者が選んだベストアンサー

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  • kgu-2
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回答No.1

1)数学でも、全く同じご質問。これは、マルチポストで、マナー違反 2)ご様子では、研究所か、大学か。指導者などに訊くべき。いなければ、その旨を書き込んでください。統計に関しては、たぶん数学の方が、書き込みが多いようです。 3) >符号付のWilcoxon順位和検定 投与前は、全て100%になり、実際の測定値に差があるのに、順位は同じになってします。これは、おそらく間違い >相対値は全て100(%)として検定に用いて良いのでしょうか。  統計法による。前例が増加しているならば、単なる符号検定にするというのであれば、100%と表現するのは、支障ない。  根本的な誤りは、データをだしてから、統計処理法に困惑していること。統計処理を考えてから実験をする、これが初歩の基本姿勢です。   ☆4を棄てることはできません。これは、『気に入らん』『都合が悪い』とデータの切捨てで、データの改竄に当たります。ただ、投与を失敗したねなんぞの明確な理由があれば、許されますが。

cossa
質問者

お礼

ご回答ありがとうございます。 やはり切捨て不可ですか…。また統計処理時を想定してから~というご指摘ごもっともです。実験は大学のものですが担当教官は統計などあまり使わずに学術発表できる領域(新しいタンパクが見つかった。など)で、またこれまでの様子から教官が答えられるとは思えず、質問して教官に恥をかかすわけにはいかないという状況です(思い過ごしかもしれませんが)。 勉強になりました。

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