統計：等分散でないデータのデータ変換
- 等分散性が仮定できないグループ間の比較をノンパラメトリックな方法で検定をした結果、査読者から「なぜデータ変換をしてパラメトリックな方法で行なわないのか？」というコメントを受けました。
- データ変換とは、非正規分布や等分散性の仮定が成り立たないデータに対して、正規分布や等分散性の仮定が成り立つように変換することです。
- 例えば、動物の行動回数のデータが一方の群で0が多い場合でも、データ変換を行えばパラメトリックな検定が可能になります。
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統計：等分散でないデータのデータ変換
教えてください。 等分散性が仮定できないグループ間の比較をノンパラメトリックな方法で検定をして論文を投稿したところ、査読者から、「なぜデータ変換をしてパラメトリックな方法で行なわないのか？」というコメントをいただきました。この場合のデータ変換とはどのようなものでしょうか？ また、私のデータは、動物が示したある行動の回数なので、例えば、A群(8匹）のデータは、0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 で、B群(7匹）のデータは、0, 0, 3, 4, 4, 6, 7 という具合に、一方の群にやたらに0が多い2群間の比較です(観察時間内に動物がその行動を示さなければ0とし、実際にこの例のようにひとつの群の全てのデータが0になってしまうことがある）。このような2群間の比較でも「データ変換」をすればパラメトリックな検定が可能なのでしょうか？
- goonewt
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質問者が選んだベストアンサー
こういうのは、数学を教えている教授に聞くのが手っ取り早いのですが、 学閥などの問題で学校内で処理できない場合として 群馬大学の青木さんのところ http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/ 査読者が林さんの数量化のことを示しているのか、 林、数量化の理論とデータ処理、1982、朝倉 1990年頃に絶版になった、東大出版の本の内容(0を切り捨てて正規分布のような状態になるように横軸の幅を変更して統計処理と記憶していますが、立ち読みした直後に絶版になってしまい入手不能)をさしているのか ちょっと見当がつきません。
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- usokoku
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＞0ばかりのデータを正規分布のようにする方法なんて ｎが有限の場合には、たとえば、nが10個、3σ以上離れる確率は1/1000くらいだから、3σ以上の位置は0と近似できる(例、管理図では３σ以上離れた点は異常値とする)でしょう。 危険率が5%ですと、95%の範囲で一致すれば良いから、1.65σ以降(かな、この数値の選定が間違っている場合があり)を0と近似して、、、、という一連の近似作業を行います。 ただ、私がこの珪酸をすると、必ず計算間違いをするので、誰かに検算してもらう必要が出てくるのです。
お礼
usokokuさんありがとうございます。出張していてお返事遅れました。 しかし、難しくて生物学の私にはちょっと… 査読者にはノンパラメトリックで解析することを主張したいと思います。
- tabi2007
- ベストアンサー率10% (80/740)
共同執筆者や指導教官は何と言っていますか？
補足
私自身がこの論文を投稿した学生の共同執筆者であり、指導教官です。 私は、例えばA群の例のように全てが同じデータで分散がない場合でも、何らかのデータ変換すればパラメトリック検定ができるのかどうか疑問です。そこで、A群、B群の比較にマンホイットニーのU検定を使ったのですが…
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