データ解析の仕方

どういうデータ解析をするべきか、悩んでいます。

例えば、以下の場合。

◆Xという運動方法で、筋力を２０Kgから３０Kgまで増量させたAさん
◆Yという運動方法で、筋力を４０Kgから５０Kgまで増量させたBさん

(1)単純に差分を比較すると
　どちらも１０Kgの増量なので、XとYの効果は同等

(2)前後で比較すると
　Aさんは筋力１．５倍、Bさんは１．２５倍なので、Xの方が効果的

どちらの方が、公平な視点で、解釈できているのでしょうか？
それとも、他に解釈の方法はありますか？

No.1 ベストアンサー 回答者： osarusan0214 回答日時： 2011/09/27 22:20

ん～サンプルが二つしかないので、なんともｗ

これは人間科学系ではよくある質問だと思います。
私もストレス測定で同じような疑問を持ったことがありますｗ

データ解析はとらえたいデータを予想（こういう結果が出たらいいな）というしてからその結果を出すものです。

ですので、ご質問の（１）と（２）はどちらも正しく、見る人によっては同等、見る人によってはＸの方が・・・
ということになります。

ある程度のデータ量があるのであれば、標準偏差より回帰分析や多重回帰分析等も可能です。
こちらの方が、データ解析の結果としては信頼性が高いといわれています。

この回答へのお礼

ありがとうございます、
回帰分析というワードをいただいたので
色々と調べてみました。
おかげで解決いたしました。

お礼日時：2011/10/11 20:07

No.4 回答者： kgu-2 回答日時： 2011/09/28 11:18

　データーの解釈以前に大問題。

栄養や睡眠時間、なんぞも大きく影響するので、単純な解釈は無理。
　実験動物なら、コントロールが効きますが、人は難しい。性別、年齢、・・・、これらの条件を同一にしないと、科学にはなりません。

この回答へのお礼

ありがとうございます。
もちろん、こういう事情はふまえた上で、
データの解釈方法を知りたかったわけで・・・
説明不足で申し訳ないです。

お礼日時：2011/10/11 20:16

No.3 回答者： stomachman 回答日時： 2011/09/28 04:14

　これは実験というものの本質に関わる話ですね．

　差を比べるか比を比べるか，という心配をする以前の問題なんです．ご質問にある２つの実験結果を比べようとしても，同じ条件で実験が行われてはいない．Aさんの身体条件とBさんの身体条件は違うからです．だから，少なくとも

もしAさんが方法Yを使っていたらどんな結果だったか．
もしBさんが方法Xを使っていたらどんな結果だったか．

を知らない限り，方法Xと方法Yの比較はできません．

　「では，比較するために，方法Xで筋力を鍛えたAさんに今度は方法Yをやってもらい，方法Yで筋力を鍛えたBさんに今度は方法Xをやってもらう」と考えたくなる訳ですが，残念ながらこれでは実験になりません．なぜなら，既に筋力を鍛えてしまったAさんは，筋力を鍛える前のAさんとはいわば別人です．Bさんも同様．結局，比べようがないのです．（これが，たとえば「化学物質Aに圧力Xを加えたら」というような話であれば，「あらかじめ物質Aを200g用意し，そのうち100gには圧力Xを加え，残り100gには圧力Yを加える」という実験もできる訳ですが，相手が生き物だと，同じ条件の材料をいくつか用意する，ということができないわけです．）

　そこでどうするかというと，非常に沢山の人を集めて，それぞれの人にランダムに（たとえばコイントスで）方法Xか方法Yを割り当てて，やってもらう．その結果を集計して，どっちが効果的だったかを比較するのです．（このやり方を「ランダム化試験」と言います．）
　沢山の人にランダムにXかYかを割り当てるので，方法Xをやることになった人たち（Xグループと呼びましょう）と方法Yをやることになった人たち（Yグループ）には，それぞれ，やせっぽちも居ればデブチンも居るし，病気がちの人も居れば元気ハツラツの人も居る．それぞれのグループを平均すると，だいたい同じような条件になっているわけです．で，運動前の筋力を測定してみると，Xグループの平均値と，Yグループの平均値は大体同じぐらいになるでしょう．
　さて，運動をやってもらった後で筋力を再度測定し，それぞれのグループについて平均を算出してみる．そして，どっちの方法が効果的だったかを判定することになります．ただし，結果にわずかな違いしかなかった場合，「たまたま」そうなっただけなのかも知れません．「たまたま」なのかそうでないのかを識別するのには統計学の「検定」という方法を使います．


　以上をふまえてご質問「公平な視点で、解釈できているのでしょうか？」「他に解釈の方法はありますか？」に答えますと，ご質問にある解釈はどちらも公平な解釈ではありません．
　唯一の妥当な「解釈」は，単に測定された事実，すなわち
「AさんはXという運動方法をやる前の筋力が２０Kg，やった後の筋力が３０Kgである．BさんはYという運動方法をやる前の筋力が４０Kg，やった後の筋力が５０Kgである．」
ということ，それだけである．これ以上のことは何も言えません．
　これだけの情報から，「だから方法XはYに比べて○○だ」などと話を一般化するのは全くの誤りです．いやそれどころか，「AさんはXという運動方法で、筋力を２０Kgから３０Kgまで増量させた」と主張することも誤りです．なぜなら，筋力が増えたのは必ずしも「Xという運動方法」のせいとは限らず，ほかに原因があるかも知れないからです．

　というわけで，ランダム化試験をしないとどんな「解釈」も出せないんです．

この回答へのお礼

回答ありがとうございます。
一応、データ自体は複数点とっており、
ｔ検定で解釈をしています。
実験の都合上、検体を２群にランダムに分けるときに
何の情報もなく、順番のみで分けたところ
初期の平均値があまりにも違ってしまい、困っていた次第です。
でも、なんとか解釈がつきました。

お礼日時：2011/10/11 20:15

No.2 回答者： nag0720 回答日時： 2011/09/27 22:53

人間の筋力には限界がありますから、それを考えればＹのほうが効果的という解釈もありえます。

例えば１００Kgが限界だとすれば、
Ｘは増量可能筋力の1/8の増量、Ｙは増量可能筋力の1/6の増量なので、Ｙの方が効果的


走り高跳びで、120cm跳べる人が130cm跳べるようになるのと、170cm跳べる人が180cm跳べるようになるのとではどっちが難しいかを考えれば分かりやすいでしょう。

この回答へのお礼

ありがとうございます。
筋力アップ、というのは単に例に挙げただけで
知りたいことの本質は、データを解析する方法です。
分かりにくくてすみません。

お礼日時：2011/10/11 20:08