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検定方法について

度々失礼いたします。 臨床データの統計処理を行っております。 本日、測定を行った結果、どういうわけか対象者3名のうち1名分のデータが外れていました。 この場合、データの中で飛び抜けている値を外せ得るかという検定を行いたい場合、どのような検定を用いればよいのでしょうか? これまでのデータ数はそれぞれ12です。 また、それはStat Viewで可能でしょうか? よろしくお願いいたします。

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noname#21649
noname#21649
回答No.3

>3名それぞれのデータで飛びはずれたデータがあるので 古い論文や私と同程度の世代の人々のが良くやる手法です。この場合には.もともと.データが飛び跳ねることが予想される(統計のサンプリング問題に関しての数学的内容を記載した本を見つけて読んでください。HOW-TO本では原則として記載されていません。どうしても理解できないのであれば.若手(50以下)の数学論文を書いている人に聞けば分かるかと思います)のです。 この場合に.サンプリング条件から「間違い」として値を除く方法以外の方法を洗濯し該当データを棄却すると.統計的に間違いを犯す可能性が大きいです。 おそらく.なんだかの条件により値が跳ねているので.統計処理を続けることは危険であり.サンプリング条件の見直しなど.実験計画自体を検討したほうが良いかと思います(へたに発表すると.後で他の研究者にめいっぱいいじめられる)。

cueda
質問者

お礼

お礼が遅くなりまして、申しわけありません。 データを得るときの測定方法に問題があったと思われますが、あまりにも外れていたためこのデータをどのように処理したら良いか思い悩んでおりました。 教えていただいた統計法で検定をいたしましたが、サンプリング条件ならびに検査方法の見直しを行う必要がありそうです。 ありがとうございました。

その他の回答 (3)

  • dora1
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回答No.4

「データの中で飛び抜けている値を外す」という操作は、ふつう「外れ値を除外する」と呼びます。「外れ値」「除外」で検索すると関連情報が出てくると思いますので、やってみて下さい。 さて、ある値が、飛び抜けているかどうかを判断するためには、そのとき想定される標本の分布から一定以上はずれていることを示す必要があるわけです。しかし、臨床データの多くは特定の分布(正規分布など)を示さないと予想される場合が多いので、そういうときには、データを除外する根拠が存在しないということになります。ですから、測定法から考えて絶対にあり得ないような(本来の意味での)異常値以外を除外するのは止めておいた方が無難かもしれません。 臨床データの統計的検討について、かつて盛んに使われたStudentのt検定などを用いず、いわゆる「ノンパラメトリックな検定」が用いられるようになってきたのもこの同じ理由です。後者は、標本の分布が正規分布だろうとそうでなかろうと、分布に依存せずに比較できる手法で、値の相対的な大小関係(順位)だけを使って検定します。ですから、逆にいうと、ノンパラメトリックな検定法を用いれば、仮にどんなに飛び離れた値があっても、それは検定全体にはそれほど大きな影響を及ぼしません(単に順位が1番のデータであるに過ぎないからです)。もちろんStatViewにも用意されていますので、試してみてはいかがでしょうか。

cueda
質問者

お礼

お礼が遅くなりまして、申しわけありません。 おそらく検査に関する操作手順の中に問題がありそうな感じの値でしたので、検査方法の見直しを行ってみます。 臨床のデータを扱うときはノンパラということまで、詳しくご説明いただき、ありがとうございました。

noname#21649
noname#21649
回答No.2

dexon法で良いかと思いますが.確認してください。 JIS Z 8402 付属書4 4.1 JISは規格協会のアドレスをどなたかが答えていますので.探してください。 なお.Dexon法は.何点かあり.そのうち1点が棄却された後.残った数値だけでもう1回検定計算をしてさらに棄却可能...というように芋蔓式に棄却が可能だった場合には.使えません。

  • kgu-2
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回答No.1

 データの棄却については、棄却検定があります(名前は、思い出せません)。しかし、3例の中から1例を棄却するのは無理でしょう。むしろ、外れている値が意味がある可能性のことは御存じだと想います。1名のデータが外れている、との判断の根拠はなんでしょうか。  また、これまでのデータはそれぞれ12ということは、全てでは12+3=15で、その中で1例が外れている、ということなのでしょうか。これなら、棄却検定は可能だと想いますが。  

cueda
質問者

補足

早速のご回答ありがとうございます。 データについてですが、3名分12データということです。 3名それぞれのデータで飛びはずれたデータがあるので、そのデータを棄却でき得るかを検討したいと思っております。

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