どうしてでしょうか?
差が出来るのはデータから読み取れたんですが、
速度や凝結核の多少によって、なぜ分布に差が出るのかがわかりません。
教えてください!!!

A 回答 (2件)

凝結核となり得るのは海塩粒子(海洋起源)や人工的な粒子(陸地起源)が主ですが、数としては陸地起源のものが圧倒的に多いのが通説です。


 雲粒の形成は回りの水蒸気の過飽和度で決まりますが、過飽和度は上昇速度が凝結核の個数、すなわち雲粒の生成数等によって決まります。
 凝結核の個数が同じ場合、上昇速度が多きいほど過飽和度が大きくなることが考えられるので雲粒が大きくなることが考えられます。また、大きいものに水蒸気が食われるため、後から雲粒に成長するものは小さいということが考えられます。そのため、このへんが、雲粒の大きさがばらつく原因と考えられます。
 一方、上昇速度が同じで、凝結核数が違う場合、回りの水蒸気の消費量が上昇速度による過飽和度が異なるが、過飽和の変化率は空気塊で同じなので、大きさ一様な雲粒が
多いものと考えられます。

 以上、私の定性的考えです。補足から察するとこの質問は非常に難しいです。学会でも定説になっているかどうか
疑問です。
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この回答へのお礼

アリガトウございました!!
頑張って見ます(^^)

お礼日時:2001/09/17 09:01

この手の質問は唐突過ぎると思います。

データのBACKGROUNDがなにもありません。いったいどこで測定されているのでしょうか。想像ですが成長の時間差が関与している可能性があります。速度とは何の速度、凝結核の多少とは?
 もっと状況を具体的に知らせてください。
昔はこの手の研究をしていましたのでつい、なつかしく

この回答への補足

データのバックグラウンドということで、わかる範囲で書かせていただきます。
よろしくお願いします!!
これは雲育成の数値シュミレーションでの質問なんです。
既に雲生成シュミレーションソフトがありまして、凝結核の数・上昇速度(凝結核が上がっていくのでは…と思ってます)を選ぶと組み合わせによって、粒径分布・水滴の半径・水滴の重さの分布なんかが出てくるんです。
その組み合わせかた(凝結核はAAM1,AAM1*2,AAM1*0.1個で、速度は20,50,100cm/sec)それぞれによって、分布に差が出るのは何故か、って言うことなんですけど…。
私がグラフから読み取れたのは、以下のとおりです。
(ちなみに、「質量-水滴半径」と「粒径分布-水滴の半径」のグラフです)
(1) 凝結核の数が同じで速度が違う場合、速度が速いほど水滴半径は大きく、粒径の分布も広く、水滴の質量は軽いものから重いものまで幅広くできる。逆に速度が遅いと、質量は重いものから軽いものまで広い幅で出来る。
(2) 上昇速度は同じで、凝結核の数が違う場合、凝結核が多いほど水滴半径は小さく、粒径分布は狭く、質量は重い。

というカンジなんですが…。
なんとなくわかりそうな気がするんですが、
もう頭が混乱してしまって(TT)

補足日時:2001/09/14 09:42
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この回答へのお礼

ありがとうございます(><)
データのバックグラウンドということで、わかる範囲で書かせていただきます。
よろしくお願いします!!
これは雲育成の数値シュミレーションでの質問なんです。
既に雲生成シュミレーションソフトがありまして、凝結核の数・上昇速度(凝結核が上がっていくのでは…と思ってます)を選ぶと組み合わせによって、粒径分布・水滴の半径・水滴の重さの分布なんかが出てくるんです。
その組み合わせかた(凝結核はAAM1,AAM1*2,AAM1*0.1個で、速度は20,50,100cm/sec)それぞれによって、分布に差が出るのは何故か、って言うことなんですけど…。
私がグラフから読み取れたのは、以下のとおりです。
(ちなみに、「質量-水滴半径」と「粒径分布-水滴の半径」のグラフです)
(1) 凝結核の数が同じで速度が違う場合、速度が速いほど水滴半径は大きく、粒径の分布も広く、水滴の質量は軽いものから重いものまで幅広くできる。逆に速度が遅いと、質量は重いものから軽いものまで広い幅で出来る。
(2) 上昇速度は同じで、凝結核の数が違う場合、凝結核が多いほど水滴半径は小さく、粒径分布は狭く、質量は重い。

というカンジなんですが…。
なんとなくわかりそうな気がするんですが、
もう頭が混乱してしまって(TT)

よろしくお願いします!!

追伸
お返事を読ませていただけるのが月曜日になってしまうんです(TT)
ごめんなさい。

お礼日時:2001/09/14 09:39

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日本語に訳して下さい。

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Googleの翻訳機能より…

どのくらいの時間が嘘を露出した、どのように多くの人を見るために、距離の数を変更します。私たちは、その時は一種である認めざるを得ないが、また毒。人々は誰か他の人の良いのあなたの巧妙な使用を取ることはありませんとの間で、時間は、心の中で最も平和を伴う、通常、最も長期のシンプルなように、暖かくあなたを理解し、ほとんどの人が教えてくれます。ある日、あなたは、気の利いたよりも難しいようなものを理解するだろう。賢さは優しさが選択され、贈り物です。失われたを忘れて、私たちは感謝の気持ちを持っている、と近づいて楽しみにしています。風とラインは、流れと行きます!あなたを満たすために私の人生をありがとう!私の最も無力では、あなたが私の最大の励まし[笑顔]です

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  y = x
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2  1.8  -0.2
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固く握った手のひらの湿気をとるためにタオルとお茶葉を袋に詰めたものを握らせて優位差を証明するとき、どんな項目でデータをとり、どんな方法で統計処理したらいいですか?
できましたら初心者向けのお答がいただけるとありがたいです。
今考えているのは、感染症などの発症がない方で、握ったまま手のひらを開くことのない高齢者にA群はタオルを、B群はお茶袋を握ってもらい、次の項目で評価します。

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          初心者が一人やるには、どうしたらいいか            (EXCELはありますが使ったことないです*)

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こんにちは。質問の内容を確認しますが、
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2.実験群には「お茶葉を袋に詰めたものを握らせる」、統制群には従来通り「タオルを握らせる」という手法を採る
で良いでしょうか?

私は医療や介護・看護には全く素人ですから
1.データ項目がそれでいいか
についての医学的もしくは介護学的な評価はできません。皮膚温や湿度の計測方法も分かりませんし、そもそもそのことに意味があるのかどうかも分かりません。

ただ、統計的には、そのような連続量の数値データや、(介護者の主観的な)「5段階の皮膚の状態」の評価であっても問題なく処理して、有意差を検定することはできます。

ですから、「項目がそれでいいか」どうかは、統計処理上は全く問題ありません。純粋に医学的・介護学的見地から意味があるかどうかを考えてください。その点については、別のところで質問されるべきでしょう。

2.統計処理の方法
通常、質問にあるような主観的な5段階評価での有意差を検定するためには、χ二乗検定という手法を使います。これは、アンケート処理などで使う方法で、「そう思う・ややそう思う・あまり思わない・全く思わない」などの感想でも、きちんと有意差が検定できます。

ただし、実験群と統制群の間に最初から差があっては意味がないわけですから、標本をどのように選べばよいかは考える必要がありそうです。

3.初心者が一人やるには、どうしたらいいか
やはり最低限の知識を身につけるために統計処理の本を読む必要があります。お勧めは技術評論社FirstBook「統計学がわかる」です。エクセルを使った計算方法も含めて丁寧に解説してあります。

この本は、元々「ハンバーガーショップ統計学」という名前で、Web上に公開されていた内容を出版したもので、初学者には絶対のお勧めです。続編の「アイスクリーム統計学」もおもしろいです。

どちらもWebで検索すれば、本を買わなくても読むことができます。


ただ、根本的な疑問があるのですが、「ひどかったお年寄りの手がきれいになったので、今は職場でみんなが普通にやっているケア」ということであれば、それを統計的に証明する(量的実証研究)必要があるのでしょうか? むしろ事例検証研究のような形で、数人の被験者の状態を丁寧に追っていった方が説得力があると思うのですが・・・。

どうも看護系の方は統計処理による量的研究が大好き(私、某看護学校で非常勤の経験があります)で、何でもかんでも統計処理をしたがる癖(失礼!)があります。また、そうしないと論文自体の評価が低いようですね。

でも、要は「何のために」その研究をやるのか、ということで現場の実践者なら、現場の実態に根ざした研究手法があって良いと思うのですけれど・・・。

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