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医学データを用いる研究をしているのですが、例えば50人の個々人の血液検査の検査結果から、血清アルブミンと尿素窒素を比較したいときは、対応のある、ノンパラ法(ウィルコクソンの符号付順位検定)を利用するべきなのか、そうではないのか・・・

恥ずかしい話、統計解析の「対応」についての理解ができていないからだとは思いますので、そこら辺りからお教えいただけでばありがたく思います。

よろしくお願いいたします。

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A 回答 (3件)

「対応」という一般論ではお答えしにくいですが・・・。



同一の対象群の同一のパラメータ(例えばアルブミン)を時系列で比較する場合、「対応がある」と考えます。

それに対し、パラメータが一種類でも対象群が複数ある場合(例:男30人と女20人の各群間におけるBUN値の比較;この場合「対応のないt-検定」を用いる)、または対象群が同一でもパラメータが複数ある場合(この質問のケース)などは「対応なし」と考えます。

うまく一般化して説明できないのですが(もしかしたら間違っているかも)、大体こういうことだと思います。
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この回答へのお礼

何度も丁寧なお答えありがとうございました。
とてもわかりやすい解説でした。

統計処理は難しい上、それにばかり時間をとるわけにもいかないのが現状です。今後も、また、質問をさせて頂くこともあるかと思いますが、どうぞよろしくお願いいたします。

お礼日時:2001/11/20 14:16

☆☆☆追加です☆☆☆



>回答から推測すると、タンパク質付加(負荷?)によるアルブミン値やBUNの変化といったものは、対応があるということになり、ウィルコクソンでも大丈夫ということになりますね。

そのとおりです。(^_^)v

件の本での該当部分は6章と11章です。

「ウィルコクソン」と「対応のあるt検定」の使い分けについても6章に書いてあるはずです。

ちょっと#1回答の仕方が失礼だったかもしれません。お詫びします。m(_ _)m
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この回答へのお礼

本当に素早い回答ありがとうございました。

お詫びなんてとんでもないです。
甘えてしまい、申し訳ないのですが、結局、「対応」というのは何なのでしょう?

よろしくお願いします。

お礼日時:2001/11/20 13:06

「血清アルブミンと尿素窒素を比較」


といいますが、これらはまったく別の測定値なので「比較」ということは意味をなさないと思います。

もしかしておっしゃりたいのは
「血清アルブミンが高い人は尿素窒素も高い(が低い)傾向があるかどうかの検定」→「血清アルブミンと尿素窒素の値には正(負)の相関関係があるかどうかの検定」ということですか?

だったらピアソンの相関係数(両データ群が正規分布に近いとき)またはスピアマンの順位相関係数(両データ群が正規分布から遠いとき)を用います。

ウィルコクソンの符号付順位検定(または paired-t-test)はこの50人の一つのパラメータ(例えばアルブミン)が、ある治療薬の投与前/投与後で有意な変化を示したか、などの検定に用います。

具体的に何を知りたいと思っているのかもう少し補足してください。

統計ソフトにStat Viewを用いておられるなら、下記の解説書がお勧めです。読めば誰でも分かるように書いてあります。

「StatView 医学統計マニュアル」 長田 理 著 真興交易医書出版部

この回答への補足

早速の回答ありがとうございました。

おっしゃるように、求めたいのは、「血清アルブミンが高い人は尿素窒素も高い傾向があるかどうかの検定」です。

回答から推測すると、タンパク質付加によるアルブミン値やBUNの変化といったものは、対応があるということになり、ウィルコクソンでも大丈夫ということになりますね。

一応お奨めの「StatView 医学統計マニュアル」は持っておりますが、データに見合った統計処理の適切な方法がわからず、このような質問をさせていただくことになった次第です。
勉強不足で申し訳ありません。

補足日時:2001/11/20 12:10
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