ごく基本的なことですみません。

JMP5を使用しています。

paired検定をするデータに欠損値があるのですが、このまま検定をかけても構いませんか?

つまり、データの中に、投与前のデータはあるが投与後のデータがない(あるいはその逆)の症例のデータが混じっている場合、JMPでそのデータをはじいた上で検定をかけてくれるんでしょうか?

欠損値のある症例が多く、これらを削除するのが非常に困難なので、問い合わせさせて頂きました。

よろしくお願いします。

このQ&Aに関連する最新のQ&A

A 回答 (1件)

そのままで大丈夫です.


欠測していない症例のみで解析されます.

なお,小さなデータセットを作って試してみれば,
上記のことはすぐにわかりますよね.
    • good
    • 0
この回答へのお礼

有り難うございました。助かりました。

お礼日時:2005/04/20 11:14

このQ&Aに関連する人気のQ&A

お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて!gooで質問しましょう!

このQ&Aを見た人が検索しているワード

このQ&Aと関連する良く見られている質問

Q回帰式のR2が高くない場合の考え方について

たとえば、以下の数値の並びがあります。

A  B
100 70
80  114
81  95
84  80

Aが下がれば、Bが上がるという数列で、BをYとして今後推移を予測する回帰式を求めると

 Y=-1.6443X+231.57 (R2=0.645)

という結果が出ました。

ここで、Aが仮に「87」になった場合上記数式に当てはめてBを求めると「91.8」という結果になりました。この場合、これまでの「Aが下がればBが上がる」という関係と違い「Aが上がればBが上がる」
という結果になってしまいます。

この様になるのは、「R2が0.645と高くないことに因る。」といっても良いのでしょうか?

統計的な話に疎いため、どなたかご教授頂ければ幸いでございます。

<補足>
上記の回帰式はエクセルグラフツールの散布図を使って求めました。

Aベストアンサー

 一般的に、4つのデータで回帰式、というのは、検量線のときだけでしょう。
なにより、データ数が4でr2=0.645だと、「相関に有意差が無い」と結論されます。すなわち、統計学的には、関係を証明できない=関係があるとは言えない式に、87を代入して、云々カンヌン論究するのは誤りです。
 成立していない回帰式を使って、それに関して論究しても救いようが無い、とまでは書きませんが。

>この場合、これまでの「Aが下がればBが上がる」という関係と違い「Aが上がればBが上がる」という結果になってしまいます。
 回帰式に、あらたな数値をxに代入(挿入)すれば、r=1.000で無い限り、yの値はずれます。全体では、上にズレタリ、下になったりするのは、当然です。1点だけで、「結果が逆になった」なんぞは、近視眼的。

>この様になるのは、「R2が0.645と高くないことに因る。」といっても良いのでしょうか?
 R2が0.645なら、「強い相関が見られた」と統計学的には表現するのが正しい。高くないという認識は、間違っています。
 予想した値からズレルノハ、r=1.000でないから。0.999でもズレマス。ただ。ズレは0.6より小さいでしょうが。
 ズレを小さくするには、適正な回帰式を選択することによって可能です。この場合、指数回帰を選べば、ズレを小さくできるハズ。ただ、回帰式は、モデルですから、そのモデルは直線になる、という根拠があれば、直線回帰しか選べませんが。

 回帰分析、相関分析は、有名大学の教員でも、噴飯ものの論文を見かけます。最近は、パソコンで簡単に計算できるので、多変量解析さえ、初心者が手を出せます。
 表面だけ、数値だけでなく、因果関係について、洞察力を養って下さい。

 一般的に、4つのデータで回帰式、というのは、検量線のときだけでしょう。
なにより、データ数が4でr2=0.645だと、「相関に有意差が無い」と結論されます。すなわち、統計学的には、関係を証明できない=関係があるとは言えない式に、87を代入して、云々カンヌン論究するのは誤りです。
 成立していない回帰式を使って、それに関して論究しても救いようが無い、とまでは書きませんが。

>この場合、これまでの「Aが下がればBが上がる」という関係と違い「Aが上がればBが上がる」という結果になってしまいま...続きを読む

QJMPでunpaired-t 検定はどのように検定すればいいのでしょうか

JMP5.1を使用しています。
unpaierd t検定をしたいのですが、どのようにやったらいいのかわかりません。
ごく基本的な質問で申し訳ないのですが、教えて下さい。

(データの入力方法から教えて下さい)

今は、1列目に「投与前のデータ」2列目に「投与後のデータ」が入っています。
同一行のデータはペアになっています。
(行に名前は付けていません)

よろしくお願いします。

Aベストアンサー

「投与前後」,とペアになっているのですから,
これは paired t 検定をすべき状況だと
思うのですが,あえて,unpaired t 検定を
なさりたい理由は何でしょうか?

Q物理の問題について質問です 問題 起電力V1,V2の電池と抵抗値R1,R2,R3の抵抗からなる回路が

物理の問題について質問です


問題
起電力V1,V2の電池と抵抗値R1,R2,R3の抵抗からなる回路がある。bの電位はいくらか。

解答

bの電位 R2V1/R1+R2

なぜbの電位は、R2V1/R1+R2なのでしょうか?

どこに着目すればR2V1/R1+R2の式が導きだせるでしょうか?

解説よろしくお願いします

Aベストアンサー

今、b点の電圧を考えるのですから、左側の回路だけを考えればよいことが分かります。この回路は、2つの抵抗の直列回路です(V1 の電池から a を通ってR1, b, R2 を通って電池に戻ります) 。直列回路の電流は、
  I = V1/(R1 + R2)
です。b 点の電圧は、R2 の電圧ですから、
  Vb = R2 x I = V1 R2/(R1 + R2)
となります。

Q加速度データの欠損

加速度データの欠損

とある実験を行いまして加速度センサによる計測を行ったのですが、
加速度が大きすぎて振りきれてしまいました。

加速度の振りきれた部分を補間する方法をご存じないでしょうか。

実験中に気付けなかったので、レンジを調整するということはできなかったのを残念に思います。

Aベストアンサー

振り切りっぱなしの場合は,かなり難しいと思いますが.

まずは,順当な方法
実験のモデルを考え,モデルから導かれる方程式のパラメータを最小自乗法で求める.
例えばモデルが2次関数であると分かっている場合,振り切る前までのデータと振り切ってから測定範囲に戻った後のデータを用いて2次関数との最小自乗法を行い,式のパラメータを推定(同定)する.

次に,適当な多項式を用いて最小自乗法で曲線を近似するという方法もありますが,次数が適当でないと偏差が大きかったり,不要な振動が発生したりして,うまく補間するのが難しいと思います.

Q度々申し訳ありません。 (2)で 時計回りに閉路をみて、 V1-V2=R1I1-R2I2=R1I1-

度々申し訳ありません。
(2)で
時計回りに閉路をみて、
V1-V2=R1I1-R2I2=R1I1-R2(I3-I1)=(R1+R2)I1-R2I3

V1=R1I1+R3I3
の2つの式を立てて、
その先のI3の求め方がわかりません。
教えてください。

Aベストアンサー

>時計回りに閉路をみて、
>V1-V2=R1I1-R2I2=R1I1-R2(I3-I1)=(R1+R2)I1-R2I3
>と
>V1=R1I1+R3I3

左のループの時計回りの電流が I1、右のループの時計回りの電流が I3 ということですか?
だとすれば、キルヒホッフの第2法則(電圧則)より
左のループの時計回りの電圧の関係式は
 V1 - I1R1 - (I1 - I3)R2 - V2 = 0
→ V1 - V2 = (R1 + R2)I1 - I3R2    ①
右のループの時計回りの電圧の関係式は
 V2 - (I3 - I1)R2 - I3R3 = 0
→ V2 = (R2 + R3)I3 - I1R2   ②
ですね。

 お示しの「V1=R1I1+R3I3」は最外周ループの時計回りの電圧の関係式
  V1 - I1R1 - I3R3 = 0   ③
でしょうか。

 いずれにせよ、①②③のいずれか2つを使って、I1、I3 を求めればよいだけです。

 ①と③で解いてみれば、③より
  I3 = (V1 - I1R1) / R3    ④
を①に代入して
  V1 - V2 = (R1 + R2)I1 - (V1 - I1R1)R2 / R3
→ (R1 + R2 + R1R2/R3)I1 = V1 - V2 + V1R2/R3
→ (R1R3 + R2R3 + R1R2)I1 = V1R3 - V2R3 + V1R2
→ I1 = ( V1R2 + V1R3 - V2R3) / (R1R3 + R2R3 + R1R2)

これを④に代入して
  I3 = V1/R3 - (R1/R3)(V1R3 - V2R3 + V1R2) / (R1R3 + R2R3 + R1R2)
   = [ V1(R1R3 + R2R3 + R1R2) - R1(V1R3 - V2R3 + V1R2) ] / [ R3(R1R3 + R2R3 + R1R2) ]
   = ( V1R1R3 + V1R2R3 + V1R1R2 - V1R1R3 + V2R1R3 - V1R1R2) / [ R3(R1R3 + R2R3 + R1R2) ]
   = ( V1R2R3 + V2R1R3) / [ R3(R1R3 + R2R3 + R1R2) ]
   = ( V1R2 + V2R1) / (R1R3 + R2R3 + R1R2)

>時計回りに閉路をみて、
>V1-V2=R1I1-R2I2=R1I1-R2(I3-I1)=(R1+R2)I1-R2I3
>と
>V1=R1I1+R3I3

左のループの時計回りの電流が I1、右のループの時計回りの電流が I3 ということですか?
だとすれば、キルヒホッフの第2法則(電圧則)より
左のループの時計回りの電圧の関係式は
 V1 - I1R1 - (I1 - I3)R2 - V2 = 0
→ V1 - V2 = (R1 + R2)I1 - I3R2    ①
右のループの時計回りの電圧の関係式は
 V2 - (I3 - I1)R2 - I3R3 = 0
→ V2 = (R2 + R3)I3 - I1R2   ②
ですね。

 お示しの「V1=R1I1+...続きを読む

Q検定方法はT検定?ウィルコクソン?

検定方法についてです。統計の本をいろいろと読んでやってはみたのですが、数人に聞いたところT検定で良いという人とウィルコクソンだと言う人などがいてかなり困っています。助けてください。
---------------------------------------------------------------
1分間のデータが7200個あり、その平均値の比較です。A群(n=8)、B群(n=14)の二群に分けています。
介入は、介入aと介入b。
比較したいのは以下です。
(1)A群の介入の前と後を比較 (同様にB群)
(2)A群の介入aの前と介入bの前を比較(同様にB群) 
 A群の介入aの後と介入bの後を比較(同様にB群)
(3)介入aの前のA群とB群を比較 (同様に介入b)
 介入a後のA群とB群を比較 (同様に介入b)
(4)変化量(介入後-介入前)を比較
 I:介入aの変化量のA群とB群を比較
 II:A群の介入a変化量と介入bの変化量を比較
--------------------------------------------------------------
(1)(2)は対応のあるT検定、(3)は対応のないT検定ではだめですか?
(4)-I、IIの検定方法は何がよいのでしょうか?また、変化量は絶対値になおすべきですか?
どんな検定をすべきかくわしく教えていただけたらと思います。

検定方法についてです。統計の本をいろいろと読んでやってはみたのですが、数人に聞いたところT検定で良いという人とウィルコクソンだと言う人などがいてかなり困っています。助けてください。
---------------------------------------------------------------
1分間のデータが7200個あり、その平均値の比較です。A群(n=8)、B群(n=14)の二群に分けています。
介入は、介入aと介入b。
比較したいのは以下です。
(1)A群の介入の前と後を比較 (同様にB群)
(2)A群の介入aの前と介入bの前を比較(同様にB群...続きを読む

Aベストアンサー

>規分布しています。
ならば、T検定になります。正規分ぷということは、連続ですね。計量値ですね(計数値の場合にはみなせるかどうかの問題があります。1番の方の内容はなので略)。

正規分布以外の1山ぷんぷノバ愛がウィルコクソン、

2山分布などの場合が、統計処理不能となります。
(1), (2)は、同じサンプルの測定値を比較するのであれば、対応があると言えますが、異なる場合には、対応がない場合の検定を使います。
人a1の測定値、Xa1とYa1 という組み合わせがデータ表に残っているならば、対応のある平均値の差の検定、
これをa1からan までの測定値が混ざってしまっている測定値、Xa1からXanとYa1からYanを比較する場合が、対応がない場合になります。

「変化量」の分布がうまく正規ぷんぷになる(nが大きいのでだいすうそくを使って正規分布とみなせる)かどうか、なれば、同じです。Ya1-Xa1という変化量ではなく、Ya1/Xa1 、あるいは、Xa1/Ya1 という比率でもやってみてください。分布の形次第です。ポアソン分プとか二こう分布の場合には、管理図とかの方法があります。1やまぶんぷ出したらば、ノンパラが可能です。

>規分布しています。
ならば、T検定になります。正規分ぷということは、連続ですね。計量値ですね(計数値の場合にはみなせるかどうかの問題があります。1番の方の内容はなので略)。

正規分布以外の1山ぷんぷノバ愛がウィルコクソン、

2山分布などの場合が、統計処理不能となります。
(1), (2)は、同じサンプルの測定値を比較するのであれば、対応があると言えますが、異なる場合には、対応がない場合の検定を使います。
人a1の測定値、Xa1とYa1 という組み合わせがデータ表に残っているならば、対応...続きを読む

Q1/R=1/R1+1/R2に何故なる??

オームの法則の並列接続の公式で

合成抵抗 

1/R=1/R1+1/R2

になると書いていてその下に

R=R1×R2/R1+R2

とかかれておりますがどのように計算するとこいう公式になるのでしょうか。
社会人になって電気工事師の勉強をしていて久しぶりに計算するとド忘れしてしまったようです。

よろしくおねがいします。

Aベストアンサー

たとえば1/2 + 1/3 という足し算を計算する時に、「通分」という操作をしますよね。
この場合は、
1/2の分母と分子を各々3倍して3/6、1/3の分母と分子を各々2倍して2/6として、
1/2 + 1/3 = 3/6 + 2/6 = (3+2)/6 = 5/6
と計算できます。

どうです?小学校の算数ですよ。思い出しましたか?
1/R1 + 1/R2 = (R1+R2)/(R1*R2)
は、上記の計算を一般的な形式で表しただけです。

QJMPを使った数量化第1類の統計手法の具体策について

小生、統計の初学者ですがまったくわかりません。おそらく教授のいっていたことを暗に調べてみると、やはりどうやらカテゴリデータを多数xとして扱い、yを目的としてあつかうデータに統計ソフトを適用せよ!というような題目なようでした。授業はフリーダムでみんな真剣なのですが、具体的にJMPで数量化第1類の統計手法ってどうやってやるんですか?私の手元にはダミー変数にはしておらない、1~5までのいくつかのカテゴリデータとyがあります(おそらくこのご説明でなんとなく状況はお分かりいただけると思います)。「モデルの適合」でできるものなのですか?JMPの方ではデータxが質的データ、あるいは量的データとして自動判別されてしまいます。どうやっていけば各質問項目の重要さというかそういうもの関連数値がどこをみればわかるのでしょうか?それをステップワイズ法についてもご教授願えませんでしょうか。具体的にJMPの使い方からおおまかにでよいので教えていただけないでしょうか?あとエクセルで重回帰分析したときとJMPで重回帰分析したときで決定済みR2がことなるのはなぜでしょうか?自由度決定済み(補正)のR2が双方ともに(エクセルでもJMPでも)出ており同じ値でないということは矛盾していてなにか操作とかの勘違いがあるということなのでしょうか?ヒントだけでも構いません。ご教授ください!

小生、統計の初学者ですがまったくわかりません。おそらく教授のいっていたことを暗に調べてみると、やはりどうやらカテゴリデータを多数xとして扱い、yを目的としてあつかうデータに統計ソフトを適用せよ!というような題目なようでした。授業はフリーダムでみんな真剣なのですが、具体的にJMPで数量化第1類の統計手法ってどうやってやるんですか?私の手元にはダミー変数にはしておらない、1~5までのいくつかのカテゴリデータとyがあります(おそらくこのご説明でなんとなく状況はお分かりいただけると思います)。...続きを読む

Aベストアンサー

統計解析ソフトを使うなら、その背景としての統計学を、「定性的」「概念的」でよいので理解していることが必要かと思います。(定量的なことはツールがしてくれるでしょう)

 統計を知らずに、「ツールさえ使えば何かができる」と考えるのが間違いのもとかと思います。
 「統計の初学者ですが」などと言わずに、統計の勉強をすることをお勧めします。

 私はJMPなる統計解析ツールは使ったことがないので、これ以上のことは答えられません。

Q物理学の問題です この問題の答えが出ません 答えは(R1E2+R2E1)/R1R2+jωLR1+jω

物理学の問題です
この問題の答えが出ません
答えは(R1E2+R2E1)/R1R2+jωLR1+jωLR2です
計算方法を教えてください

Aベストアンサー

E1による左半分の回路の時計向き電流 I1, E2による右半分の回路の反時計向き電流 I2 とすれば
 E1 = I1*R1 + (I1 + I2)*jωL  ①
 E2 = I2*R2 + (I1 + I2)*jωL  ②

I = I1 + I2 より、I2 = I - I1 を使って
① E1 = I1*R1 + I*jωL     ③
② E2 = (I - I1)*R2 + I*jωL = I*R2 - I1*R2 + I*jωL   ④

③*R2 + ④*R1 より
  E1*R2 + E2*R1 = I*R1*R2 + (R1 + R2)*I*jωL
          = I*[R1*R2 + (R1 + R2)*jωL]

よって
  I = (E1*R2 + E2*R1) / [R1*R2 + (R1 + R2)*jωL]

Qごく普通の蛍光灯安定器の「交換要領」の件。

ごく普通の蛍光灯安定器の「交換要領」の件。
下記サイトの東芝ライテックの説明書に「一度リード線を抜いた安定器を使用しないでください」
との注意書きがあります。

「過去に長期間使用して、いちど取り外した安定器を流用して使用しないでください」
という意味ならば理解できるのですが、
新品でも「一度リード線を抜いた安定器を使用しないでください」という意味ならば理由が解りません。
交換する際に失敗が許されないのかと考えると作業が不安です。
安全上、何らかの理由があるのでしょうか?

「一度リード線を抜いたら使用しないで」という理由についてご存知のかたは教えてください。

注意書きの該当部分を添付画像にも添付しました。
http://saturn.tlt.co.jp/product/servlet/getpdf/3/00015306/p//FBC-20162RA/B.pdf
-----

Aベストアンサー

この端子はリリース機構が搭載されていませんので
一度でも線を差し込んでしまえば、適正に抜く方法が有りません。
それでも線を抜くということは、内部に何らかの異常が残る可能性があるので
「一度リード線を抜いたら使用しないで」
と言うことになります。
(まあ、むりくり抜いてもダメージが無いこともあるでしょうが、それをメーカーは保証しませんよと言うこと)


人気Q&Aランキング

おすすめ情報