やっとの思いで分散分析の結果が出たのですが、論文に掲載する際、どのように載せたらいいのでしょうか。
分散分析表と、各群のデータを載せたらいいのでしょうか。
又、各データは表にしたらいいのか、グラフにしたらいいのか分かりません。
わかりやすい回答よろしくお願い致します。

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A 回答 (5件)

>どのように載せたらいいのでしょうか


と仰っているところをみると、多分論文にするのは時期尚早なんでしょう。なぜかといえば、結論が出ていないに違いないからです。

データは結果resultであって結論conclusionではない。

もし結論が出ているのなら、「その結論を裏付けるデータをどう見せればよいか」という問題は、「どう説明すれば結論を納得して貰えるか」を考えれば自然に決まってしまうはずです。
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物理屋の siegmund です.



学術雑誌に載る論文と言うことでしたら,
(少なくとも私の業界では)大量の数値データは論文には載せません.
大体,スペースを食いますので,載せたくてもレフェリーや編集者のところで
クレームがつくでしょう.
私も学術雑誌のレフェリーはしょっちゅうやっていますが,
同じようなクレームをつけるでしょう(大量の数値データはあまり投稿されませんが).
また,数値一つ一つを問題にするほど論文を熟読吟味する人間はおそらく
非常にわずかです.
そういう読者がグラフを見て,どうしても数値データが欲しいと思えば,
おそらくあなたのところに数値データを提供してくれないかという連絡が来るでしょう.
あるいは,あなたのウェブページに数値データを載せて,
論文の参考文献などに記述する手もあります.
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どういった内容の論文かによるとは思うのですが、分散分析をやったことがとても


意義がある(その分野では、統計的な考察があまりされてなくて、統計処理自体を
やったことに意味がある)のであれば、書ける範囲で、詳しく書いても良いと思い
ます。もちろん、詳しいデータも載せて。

もし、統計処理なんかは当たり前にやっているような分野で、導出された結果が
重要なのであれば、あっさりと「サンプリングされた XX 件のデータに対して、
分散分析を行った結果…」とすれば良いと思います。導出された結果が分かる範囲
で、グラフなり表なりを簡潔に示すのが良いんじゃないか、と思います。

この時期ですから、どこかの学会に発表する論文なのでしょうか?

詳しいこと(やり方や、元になったデータ)が欲しい人は、直接問い合わせが来る
と思いますよ。

もし、論文発表があるのであれば、後者(あっさりと書いておく)だとしても、
質疑応答のために、一応詳しいデータを持って言った方が良いかもしれませんね。
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ケースバイケースというのが回答になるでしょう。


momozouさんが分析されたデータを視覚的に訴えたいのであればグラフ化がよいでしょうし、個々の数値をジックリと見て欲しいのであれば表に纏めればよいでしょう。
当然、結果や考察の部分には具体的な数値が書かれますから、それを読む方々にどういったアピールをしたいかを考えられることです。
どういった論文であっても、著者が何を訴えたいのかということが原点ですよネ。考察の文章は出来上がっているのでしょうか?
それに相応しいデータの載せ方を考えて見られるのがよいですネ。
以上kawakawaでした
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この回答へのお礼

考察はまだ、考えてないんですよね・・・・
私としては、グラフの方がわかりやすいと思うのですけど、分散分析の結果はその際、どうしたらいいのでしょうか。参考になるような文献等ないでしょうか。

お礼日時:2001/09/30 22:09

一般的には・・・


データの数によるのではないでしょうか?
10や20なら表で掲載してもいいでしょうが、1000を超えるようなデータは、通常の論文には掲載されていませんねぇ。
>やっとの思いで
ということなので思い入れはあるでしょうが、大量のデータ(数表)を見ることに意味があるかどうかを考えてみてください。

とは言うものの・・
数表を用いて追認実験をするような分野では、母集団データ自体とその分析方法が重要な意味を持つかもしれません。

類似の分野の論文でどのようにしているかも参考になると思います。
卒業論文で後輩の学生さんが引き継いで行くようなものなら、資料編として膨大な数表と処理プログラムのソースコード、フローチャート、それらを記録したCDRなどのメディアなどを残しておいてもよいと思います。
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この回答へのお礼

ありがとうございます。
データは平均値で載せようと思ってたのですが・・・
いわゆる、分散分析表というのは、論文に載せるものではないのでしょうか?

お礼日時:2001/09/30 22:07

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Aベストアンサー

直感的にイメージしやすいように、ご説明申しあげます。
ので、統計学的な厳密さから言うと、
私の説明は間違いです。
(正しく理解したい場合は、他の方の回答を信頼してください)

Excel分析ツール回帰分析の場合、
「有意F」はF検定に基づくP値、
「P-値」はt検定に基づくP値で、どちらも確率を示しています。

まず「有意F」は、
「この回帰モデルは全体として全く意味がない」と断言できる確率です。
ですから、この値が小さければ小さいほど回帰モデルとしてはよく出来ている
と思ってください。

つぎに「P-値」は、
「この説明変数には応答変数を説明する力がない」と断言できる確率です。
ですから、この値が小さければ小さいほど、説明変数としては力がある
と思ってください。
(切片のP-値は意味のないものなので無視しましょう)

分析ツールの回帰分析は、単回帰分析(説明変数が1つ)に限られていますから、
「有意F」と「P-値」は必ず同じ値になります。(実際に数値で確認してみてください)

なお補足になりますが、
Excel分析ツール回帰分析で「P-値」が表示されている部分は、分散分析表ではありません。
「分散分析表」にあたる部分は回帰、残差、合計で示された3行だけです。

直感的にイメージしやすいように、ご説明申しあげます。
ので、統計学的な厳密さから言うと、
私の説明は間違いです。
(正しく理解したい場合は、他の方の回答を信頼してください)

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「有意F」はF検定に基づくP値、
「P-値」はt検定に基づくP値で、どちらも確率を示しています。

まず「有意F」は、
「この回帰モデルは全体として全く意味がない」と断言できる確率です。
ですから、この値が小さければ小さいほど回帰モデルとしてはよく出来ている
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Qt検定と分散分析は論文に両方載せるのでしょうか?

現在、心理学の修士論文を書いています。
2×2の分散分析とt検定の関係について教えてください。


1.t検定

まずAという得点について性別(男女)で有意差があるかどうかをt検定で調べたところ5%水準で有意差がありました(男>女)。
つぎに、Aという得点について学年(1年4年)で有意差があるかどうかt検定で調べたところ有意差はありませんでした。


2.分散分析
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1要因2水準の分散分析はt検定と同じ結果になるようですが、
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基本的には交互作用が認められたかどうか、もし交互作用が認められたならば交互作用図(一般的には折れ線グラフ)を描くべきです。交互作用が認められない場合、主効果についてA要因とB要因それぞれについてのグラフ(一般的には棒グラフ)を描くべきです。

この点について添付された図1も図2もあまり好ましいグラフではないかと思います。

要因には水準が伴います。例えば、性別というのが要因だとすれば、これには男性と女性という2つの水準が存在します。図で表すならば、性別の主効果のみが有意であれば、男性と女性それぞれの観測値(の平均値)を棒グラフで示すべきです。

またあなたのいう

> Aの主効果とBの主効果がともに出た場合にどのように示せばよいか分からず

というのは、もしかしたら(添付図から察するに)交互作用のことなのでは?と疑問に思うところです。Aの主効果が有意ならばAについての棒グラフ、またBの主効果が有意ならばBについての棒グラフを別々に描けばよいだけです。

参考URL:http://homepage2.nifty.com/nandemoarchive/GLM/3_twofactor_anova.htm

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QEXCELの分散分析表のP-値が...

一元配置の分散分析です。
P-値が
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これはどのように理解したらよいのでしょうか?
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どこにも説明されていません。
何かのエラーか、分散分析ではできないという意味なのでしょうか?

Aベストアンサー

質問のような表記はPC上の表現では0.0000102191となります。10の何乗という表現をPC上で表す場合、1000は1.0E+3、0.01は1.0E-2となります。

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R≒0のとき、p値が有意であることは何を意味していますか
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よろしくお願いします。

Aベストアンサー

R, p は何を表わしていますか?

Rが残差を表す場合もありますので、記号の定義は自明のもの以外は説明要です。

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