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Excel2000でのT検定について 統計
zinchanの回答
- zinchan
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早速のご挨拶、恐れ入ります。 さて、お礼の項３～４行目のことについて、一言申し上げたく、再度おじゃまします。 抽出したデータを、何の原因解明もせず、また、数学(統計)的な検討も行わず、棄却してしまってはいけません。 十分精査して、なぜ外れ値が生じたのかをひもといてみなければいけません。 例えば、抽出条件や環境条件が異なっていたとか、余計な反応をさせてしまったとか、もしくは複数の異なる母集団からとったものかもしれないですし、記載間違いであるかもしれません。 それらを検討して、原因を探ってください。原因が判明すれば訂正できるものは訂正して、そうでなければさらにスミルノフ・グラブス検定で外れ値を棄却してよいものかを検定し、なるべく慎重的に棄却してください。 それらを検討せず、都合の悪そうなデータを棄却してしまうくらいなら、再抽出して新たにデータを揃えるようにして下さい。 再度そういうことが見られるようであれば、場合によっては、その外れ値は何か意味があり、とんでもない発見になるかもしれないのです。 あと、同条件と仮定できる場合において抽出されたデータを分けて検定するのは意味がありませんし、いけません。 例えば、正規分布している１つの集団において、それを平均より高いものと低いものに分けて検定する意味がありますか。もしくはデータの外れ値と、そうでないものとを比較することに意味がありますか。検定すれば有意差が出ますが、その有意差に何の意味があるのでしょう。 具体的に例えば、全く同じ環境条件で大根を栽培したとき、肥料の多少による２つの群の収量の差を検定することは意味がありますが、大根の特に大きいもの２本と、その他の大根を比べることで、何が得られるのでしょう。大きい大根は他の大根に比べて有意に大きかったか否かと言うだけで、そこから肥料の多少による効果を判断することができないのと同じ事です。 なお、当初抽出したデータに、改めて新たに抽出したデータを加えて(合算して)検定しては行けません。 なぜなら、当初抽出したときと、改めて抽出したときでは、たとえまったく同じ条件に設定したつもりであったとしても経時的には別の試験であり、細かく言えば、改めて行った抽出法は、まったく同じ条件を保っているとは言い切れません。たとえ話が同じでは芸がないので、魚の成育調査で例えると、人工環境施設で、前回と同じ条件による餌条件、水温で成育したつもりでも、餌の質まで全く同じか、水温の分布範囲が前回と全く同じかとは言い切れないでしょう。 いっときに多数揃えて同時に調査すれば、それらの条件は全く同じと言っても良いですが、時期を変えての調査はあくまでも別の試験として捉えねばなりません。 実験や調査では、事前にサンプル数の確保目標数や、検定法をあらかじめ決めておき、それから実験・調査に移り、必要なサンプル数がとれてから、当初の検定法で検定し、有意差を見、十分な検討を行った後に効果を判定し、結論を得る流れで行います。 統計の検定法は、極めて多数のデータを集めれば、有意差がだんだん出やすくなってしまうため、有意差が出るまでデータを集めるとかも、ルール違反です。 よって、通常は予備実験(調査)を行って後、必要サンプルを集め、本実験(調査)に入り、データを得、検定するというようにしなければ、信頼に足る結論を導き出すことができません。 検定とは、実験(調査)前から検討して始めておかねばならないものです。 あと、何かを抽出するときに最も大事で、大変なことがあります。 それは、無作為(ランダム)に抽出(設定)するということです。つまり、母集団からむらなく抽出することが、全ての実験・調査、全ての検定法における大前提です。これができてないと、実験・調査自体が無意味なものになります。 実験における無作為配置や乱塊法・調査地点のランダム抽出、世論調査の２段階層別抽出など、信頼性を高めるための最適な手段を選択して、抽出するよう心がけていただけますことをお願いいたします。 頑張ってください。
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