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エクセルで統計 ～統計の基礎からわかりません～
- 統計を知らない私が統計学的に証明しなければならない立場となりました。
- エクセル-アドイン-分析ツール-基本統計量を利用してデータを見ることはありました。
- 統計学的に「生活指導の効果」を検証するために、30名の腹囲変化量を分析する方法や同一人物の変化の評価について悩んでいます。
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ANO.2で > 対応のある二群の差を比較したかったわけですね。 と書きましたが、今見直してみると勘違いしてしまったようです。 その場合は、上半分無視してください。
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> 抽出された30名のうち、指導しなかった１年後と指導をした１年後の腹囲を比較・検討します。と言えば…。 対応のある二群の差を比較したかったわけですね。 それならば、 被験者 試験開始前 試験開始後 後-前 1 μ(1) μ(1)+α+ε(1) α+ε(1) 2 μ(2) μ(2)+α+ε(2) α+ε(2) : : 30 μ(30) μ(30)+α+ε(30) α+ε(30) ()内の数字は添え字 というモデルになり、後-前について0未満かどうかを検定することになります。 検定方法は誤差が正規分布に従うならば http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/Mean1.html の方法で、そうでなければ http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/mpsr-test.html の方法で検定することになるでしょう。 > 正直な感想として「よく分からない」です。 ANo.1だけの説明で理解できるとは思ってはいなかったのですが、わかりにくい説明ですみません。 さらに詳しく書こうとすると数式だらけになってしまい、イメージだけにするとわかったようなわからないような説明になるので、難しいところです。 とりあえず、世の中には色々な検定方法があるけど、検定方法によって前提条件が違うということを理解することと、統計的仮説検定の基本だけは理解しておくだけでも十分だと思います。 > ・・・ですが、ハードルが高いですね（笑） と書かれているように、原理まで理解しようとすると一苦労です。 数式をみるのが苦手な人にとってはかなりの苦行になるでしょうね。
お礼
ありがとうございます。 実は今週末に、学術発表をします。 その時に、私がどのような指導をしたのか？の質問には自信がありますが、 統計的にどうだ？！ と突っ込まれることが想定できます。 今のままではあぶない！ということが分かりました（笑） 困りましたねぇ…。冷や汗が出てきましたが、発表前で助かりました。 ラストスパート！がんばります。
最初に用語について指摘します。 > 同一の母集団30名を検討します ここは、「同一の母集団に属する30名について、生活指導ありとなしに分けて検討する」というように書くべきです。 あなたの書き方ですと、全ての例について検討することになるので、検定をする意味がなくなってしまいます。 さて質問に対する回答ですが、まず(1)と(2)については、増加・減少・不変で分けるということは、それだけ情報を捨てることになりますので、変化量そのものを使って解析を行ったほうがよいと思います。 次に(3)については、一人ずつ前後の値が得られていると思いますので、この変化量を使って解析することになります。 得られるデータは、 被験者 試験開始前 試験開始後 1 μ(1) μ(1)+ε(1) 2 μ(2) μ(2)+ε(2) : m μ(m) μ(m)+ε(m) m+1 μ(m+1) μ(m+1)+ε'(1) m+2 μ(m+2) μ(m+2)+ε'(2) : m+n μ(m+n) μ(m+n)+ε'(n) ()内の数字は添え字 というようにモデル化できると思います。 最初のm人が生活指導なし、後のn人が生活指導ありのグループでm+n=30です。 解析するには、α()は被験者間の差がないこと、ε(), ε'()は位置が異なる以外同一の分布に従いかつ独立であることという仮定が必要となります。 つまり、試験開始前の腹囲や年齢或いは性別等で、変化量やバラツキに違いがあってはいけないということです。 （例えば腹囲の大きい人の方が小さい人に比べて腹囲が下がりやすいとか、ばらつきやすいとかがあってはいけないということです） 上のモデルを書き直せば、 被験者 試験開始前 試験開始後 1 μ(1) μ(1)+ε(1) 2 μ(2) μ(2)+ε(2) : m μ(m) μ(m)+ε(m) m+1 μ(m+1) μ(m+1)+α+ε(m+1) m+2 μ(m+2) μ(m+2)+α+ε(m+2) : m+n μ(m+n) μ(m+n)+α+ε(m+n) となります。 ここで知りたいのはα<0かどうかなので、一人ずつ前後の差をとれば、 被験者 後-前 1 ε(1) 2 ε(2) : m ε(m) m+1 α+ε(m+1) m+2 α+ε(m+2) : m+n α+ε(m+n) となり、これについて二群の平均値（或いは代表値）の差の検定を行えばよいことになります。 検定方法は下記のサイトを参考にしてもらうとして、平均値か代表値のどちらを検定すればいいかという問題があります。 これについては、誤差εの分布が正規分布に従うか否かで決まります。 誤差が正規分布に従うなら平均値の差を、従わなければ代表値の差を検定することになります。 データ採取の前にこれらの仮定が正しいかどうかを確認する必要があります。 もちろん既にわかっているならその必要はありません。 もし、データ採取済みであった場合、追加検討できるならした方がいいでしょう。 できそうになければ、得られたデータから仮定が間違い出ないということを確認する必要があります。 二群の平均値の差の検定方法 http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/t-test.html 二群の代表値の差の検定方法 http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/U-test.html
お礼
ありがとうございます。 正直な感想として「よく分からない」です。 丁寧に教えて頂けていることは分かるのですが…。 現在この件について集中して学習しているので、後で読み返したら 「なるほどね！」 と分かる日が来る！と信じることとします。 最初のグループ分けが多くの方を混乱させてしまうことが分かってきました。 統計学の先生に聞いた時も「？」という顔をしていました。 抽出された30名のうち、指導しなかった１年後と指導をした１年後の腹囲を比較・検討します。と言えば…。 （例えば腹囲の大きい人の方が小さい人に比べて腹囲が下がりやすいとか、ばらつきやすいとかがあってはいけないということです） おっしゃるとおりです。 今まで、経験やカンで業務をこなしてきました。自信もあります。 しかし、それを客観的に評価する手立てを身につけるため 統計について学んでいきたいと思っています。 ・・・ですが、ハードルが高いですね（笑） ありがとうございました。
お礼
ありがとうございます。 おかげさまで、何もかも解決できました。 少しですが、以前より知識も増え おっしゃっていることが分かるようになりました。 きっかけをいただきまして、大変感謝しています。