人に聞けない痔の悩み、これでスッキリ >>

現在、試薬を与えると植物根の色が変色するという実験をおこなっています。

処理後の植物根を顕微鏡で観察し、デジカメで撮影をおこないました。
写真を見ると植物Aの根とBの根では明らかに色の強さに違いがありました。

そこで、色の違いを客観的に判断するために、色の強さを数値化したいと考えています。

今わたしのパソコンにはImageJというソフトがあるのですが、このソフトを使って、
指定した範囲の色の強さを数値化することは可能でしょうか?

このQ&Aに関連する最新のQ&A

A 回答 (1件)

範囲指定後にAnalyze>Measureで表示されるMean Gray Valueというのが指定された範囲内のシグナル強度の平均値だったと思います。

RGB画像ならImage>Type>RGB StackとやればRGBそれぞれの強度も出せるはず。

ImageJのマニュアルを日本語化して下さっているサイトを載せておきますので、調べてみて下さい。

参考URL:http://www.hm6.aitai.ne.jp/~maxcat/imageJ/imageJ …
    • good
    • 0
この回答へのお礼

返事が遅れてすいません。

回答ありがとうございました。
サイトを読んで勉強しています。

お礼日時:2007/07/26 18:47

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を見た人はこんなQ&Aも見ています

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

QImageJで光の強さを数値化

データ処理に困っています、どうぞ助言をよろしくお願いします。

実験で様々な菌体にGFPを結合させ、蛍光顕微鏡写真をとりました。
それぞれの菌体で結合量に差があり、それを数値化したいと考えています。

現在、ImageJを用いて試みています。
直線の選択ツールで菌体を縦に割るように線を引き、Analyze→Prot Profileをしてるのですが、Gray Valueの最大値が80になっており、二次元グラフが頭打ちして正確な値を知ることが出来ません。

そこで質問なんですが、最大値を増やす方法はありますか?
また、無い場合、他に光の強さを数値化する良い方法があったら教えていただけると嬉しいです。

Aベストアンサー

Edit/Options/Profile Plot Options...のMaximum Yが80になってるんじゃないですか? そこの数値を変えてみてはどうでしょうか。
Fixed Y-axis Scaleのチェックを外すだけでもいいかもしれません。

下のURLも参考にしてください。

参考URL:http://www.hm6.aitai.ne.jp/~maxcat/imageJ/imageJ-help.htm

QImageJを用いて免疫染色陽性率の計算の仕方

Ki67の免疫染色の陽性率を、このソフトを用いて解析ができるという話を聞いたのですが、まったく使いたかが分かりません。
ヘマトキシリンの青の部分と、免疫染色の茶の部分をわければ解析ができるのでしょうか?
どうか使用方法を教えていただけると幸いです。

Aベストアンサー

色を分離しなくても Cell Counter プラグインを使えば数えられますが、手作業なので少し時間はかかりそうです。

imageJで細胞数等を数えるCell Counter|LifeScienceProject
http://life-science-project.com/1005/


染色されている部分と背景がくっきり分かれている画像であれば、もう少し楽なやり方ができます。
まずヘマトキシリンと免疫染色(DAB?)を分離するために Colour Deconvolution プラグインを使います。

Colour Deconvolution
http://www.dentistry.bham.ac.uk/landinig/software/cdeconv/cdeconv.html

プラグインのインストールは、上記のページの "java and class fils" をダウンロードして解凍し、ImageJ フォルダの中の plugins フォルダに入れて ImageJ を起動させれば良いはずです。
ImageJ で解析したい画像を開いて Plugins メニューから Colour Deconvolution を選択し、Vectors で "H DAB" を選んで OK を押します。
このプラグインで色を分けた後、ヘマトキシリンと免疫染色(DAB?)の画像を Analyze Particles で解析して染色された核の数をカウントすれば OK です。

ImageJの日本語訳~Analyze~
http://www.hm6.aitai.ne.jp/~maxcat/imageJ/menus/analyze.html#AP

色を分離しなくても Cell Counter プラグインを使えば数えられますが、手作業なので少し時間はかかりそうです。

imageJで細胞数等を数えるCell Counter|LifeScienceProject
http://life-science-project.com/1005/


染色されている部分と背景がくっきり分かれている画像であれば、もう少し楽なやり方ができます。
まずヘマトキシリンと免疫染色(DAB?)を分離するために Colour Deconvolution プラグインを使います。

Colour Deconvolution
http://www.dentistry.bham.ac.uk/landinig/software/cdeconv/cdecon...続きを読む

Q色の違い(濃度)を厳密に数値化する方法を教えてください。

感圧紙(カーボン用紙のようなもの)という紙を使用してて、圧力分布が色で現れるというものを使用しています。
赤色なのですが、その色の濃さを数値化したいのです。
処理方法をご存知の方教えてください。

『この濃さなので、こちらより濃さが低く、圧力も低い』
といいたいのですが、一見すると色判定が難しく、
現在、スキャナで取り込み、
JTrimという画像用フリーソフトを用いて、
面積あたりの赤(赤と白)の画素数から濃さを数値化できないか
検討しています。
やろうとしたのですが、色の種類が多く含まれており、うまくできません。2色化とかグレースケールにすればいいのかな?と素人なりに考えています。
色がぼやけたり、2色化にならなかったりでよく分かりません。
教えてください。できたらJTrimがいいですが。

Aベストアンサー

お考えのイメージと違うと思いますが色を数値化する方法として
お答えします。
色を数値化する計器があります(参考URL)。
もしくはDICのカラーガイドなどで同じ色を探すとかでしょうか・・。

参考URL:http://konicaminolta.jp/products/industrial/instrument/color/index.html

Qエクセル STDEVとSTDEVPの違い

エクセルの統計関数で標準偏差を求める時、STDEVとSTDEVPがあります。両者の違いが良くわかりません。
宜しかったら、恐縮ですが、以下の具体例で、『噛み砕いて』教えて下さい。
(例)
セルA1~A13に1~13の数字を入力、平均値=7、STDEVでは3.89444、STDEVPでは3.741657となります。
また、平均値7と各数字の差を取り、それを2乗し、総和を取る(182)、これをデータの個数13で割る(14)、この平方根を取ると3.741657となります。
では、STDEVとSTDEVPの違いは何なのでしょうか?統計のことは疎く、お手数ですが、サルにもわかるようご教授頂きたく、お願い致します。

Aベストアンサー

データが母集団そのものからとったか、標本データかで違います。また母集団そのものだったとしても(例えばクラス全員というような)、その背景にさらならる母集団(例えば学年全体)を想定して比較するような時もありますので、その場合は標本となります。
で標本データの時はSTDEVを使って、母集団の時はSTDEVPをつかうことになります。
公式の違いは分母がn-1(STDEV)かn(STDEVP)かの違いしかありません。まぁ感覚的に理解するなら、分母がn-1になるということはそれだけ結果が大きくなるわけで、つまりそれだけのりしろを多くもって推測に当たるというようなことになります。
AとBの違いがあるかないかという推測をする時、通常は標本同士の検証になるわけですので、偏差を余裕をもってわざとちょっと大きめに見るということで、それだけ確証の度合いを上げるというわけです。

Qエクセルで計算すると2.43E-19などと表示される。Eとは何ですか?

よろしくお願いします。
エクセルの回帰分析をすると有意水準で2.43E-19などと表示されますが
Eとは何でしょうか?

また、回帰分析の数字の意味が良く分からないのですが、
皆さんは独学されましたか?それとも講座などをうけたのでしょうか?

回帰分析でR2(決定係数)しかみていないのですが
どうすれば回帰分析が分かるようになるのでしょうか?
本を読んだのですがいまいち難しくて分かりません。
教えてください。
よろしくお願いします。

Aベストアンサー

★回答
・最初に『回帰分析』をここで説明するのは少し大変なので『E』のみ説明します。
・回答者 No.1 ~ No.3 さんと同じく『指数表記』の『Exponent』ですよ。
・『指数』って分かりますか?
・10→1.0E+1(1.0×10の1乗)→×10倍
・100→1.0E+2(1.0×10の2乗)→×100倍
・1000→1.0E+3(1.0×10の3乗)→×1000倍
・0.1→1.0E-1(1.0×1/10の1乗)→×1/10倍→÷10
・0.01→1.0E-2(1.0×1/10の2乗)→×1/100倍→÷100
・0.001→1.0E-3(1.0×1/10の3乗)→×1/1000倍→÷1000
・になります。ようするに 10 を n 乗すると元の数字になるための指数表記のことですよ。
・よって、『2.43E-19』とは?
 2.43×1/(10の19乗)で、
 2.43×1/10000000000000000000となり、
 2.43×0.0000000000000000001だから、
 0.000000000000000000243という数値を意味します。

補足:
・E+数値は 10、100、1000 という大きい数を表します。
・E-数値は 0.1、0.01、0.001 という小さい数を表します。
・数学では『2.43×10』の次に、小さい数字で上に『19』と表示します。→http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%8C%87%E6%95%B0%E8%A1%A8%E8%A8%98
・最後に『回帰分析』とは何?下の『参考URL』をどうぞ。→『数学』カテゴリで質問してみては?

参考URL:http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E5%88%86%E6%9E%90

★回答
・最初に『回帰分析』をここで説明するのは少し大変なので『E』のみ説明します。
・回答者 No.1 ~ No.3 さんと同じく『指数表記』の『Exponent』ですよ。
・『指数』って分かりますか?
・10→1.0E+1(1.0×10の1乗)→×10倍
・100→1.0E+2(1.0×10の2乗)→×100倍
・1000→1.0E+3(1.0×10の3乗)→×1000倍
・0.1→1.0E-1(1.0×1/10の1乗)→×1/10倍→÷10
・0.01→1.0E-2(1.0×1/10の2乗)→×1/100倍→÷100
・0.001→1.0E-3(1.0×1/10の3乗)→×1/1000倍→÷1000
・になります。ようするに 10 を n 乗すると元の数字になるた...続きを読む

Q画像データ(bmp)を数値データに変換する。

白黒の画像データを数値データに変換したいのですが、何かいいソフトは無いでしょうか。

Aベストアンサー

>x.y.Z座標のデータにはどう変換すればいいのでしょうか。

関係資料が行方不明なので.見付方だけ
1.マイクロソフトの言語ソフトのどこかにBMPファイルの書式が記載されているはずですので.これを探す。
2.私のように見つからなかったならば.
何も書かれていない大きさの異なるBMPファイルを複数作って.ヘッターの大きさと意味を見当つける。
BMPはベタファイルなので.(ヘッターサイズ)+(縦の大きさ)*(横の大きさ)*(1点を表示するのに必要な大きさ)=(ファイルサイズ)で求められるはずです。
色違い・場所違いのBMPファイルを作って.点の意味を見当つけて.残りはエイヤーと適当に.数値に直します。

以上の作業で運がよけれは.実労半日でしょう。パレット情報関係をいじらなければすぐできます。

それと.著作権の関係で.作ったソフトは自分専用として.他人(家計を同一とする人を除く)には見せない・使わせないように。結果だけ渡すようにすること。
BMPが規格であるならば.著作権等が成立しないので.いくらでもコピーできるのですが.この関係がはっきりしていないのです。

>x.y.Z座標のデータにはどう変換すればいいのでしょうか。

関係資料が行方不明なので.見付方だけ
1.マイクロソフトの言語ソフトのどこかにBMPファイルの書式が記載されているはずですので.これを探す。
2.私のように見つからなかったならば.
何も書かれていない大きさの異なるBMPファイルを複数作って.ヘッターの大きさと意味を見当つける。
BMPはベタファイルなので.(ヘッターサイズ)+(縦の大きさ)*(横の大きさ)*(1点を表示するのに必要な大きさ)=(ファイルサイズ)で求められる...続きを読む

QImageJの使い方

ImageJを用いて、ウェスタンブロティングのタンパク定量をデンシトメトリで測定しています。
analze→gels→select first laneの後、analze→gels→plot lanesで面積を測定しようと思いますが、山が逆向き(下向き)になっているように思います。
設定がおかしいのか、何が悪いのかがよくわかりません。
どのような可能性があるでしょうか。
またどのような改善策があるでしょうか。
教えてください。よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

グレーバリューは真っ黒がゼロ、明るくなるに従って数値が増えていくようになっていますから、白いメンブレンの方が数値は大きくなってしまいます。そのままプロットすると当然ピークは下向きに出ます。

これを解消するには、analze→gels→gel analyzer options...のInvert Peaksにチェックを入れます。バックグラウンドが黒で、シグナルが白く出るような画像の時はInvert Peaksにチェックが入っているとピークが下向きに出てしまうのでご注意を。

わざわざチェックを入れたり外したりするのが面倒なら、画像を開いてからEdit→Invertで白黒反転してもOKです。Invert Peaksにチェックが入っていない今の状態ならバックグラウンドが黒くなるようにして下さい。

QImage Jでの細胞面積の測定について

ImageJを使って、骨格筋細胞面積の計測を考えています。骨格筋細胞の辺縁をImageJのThretholdでうまく認識できないため、画像をまずPhotoshopにて取り込み、細胞の辺縁をペンでなぞり、白黒の新たな画像を作り、それをImageJで解析しようとしました。まずProcess-Binary-Make Binaryを行い、その後Find edgesを行いました。そこまではうまく、辺縁を認識できているようでしたが、スケールを設定の上、Analyze particlesを行っても約200程度ある細胞の内の10程度しか認識してくれません。どうも線と線が接しているような場合は認識してくれないような、印象がありました。細胞同士接していることは多々ありますので、そのような場合にどうすれば、細胞として認識してくれるのか、わかる方いらっしゃいましたら、ぜひご教授いただきたく存じます。どうも文章ではうまくニュアンスが伝わらないのですが。

なお、Binary-Watershedも行いましたが、いらん所を分割してしまい、全く使えませんでした。先輩に聞いたところ、昔のversionではできた。などど言われました。ちなみに今使用しているバージョンは1.37です。1.40でも試しましたが、同じ結果でした。

よろしくお願いします。

ImageJを使って、骨格筋細胞面積の計測を考えています。骨格筋細胞の辺縁をImageJのThretholdでうまく認識できないため、画像をまずPhotoshopにて取り込み、細胞の辺縁をペンでなぞり、白黒の新たな画像を作り、それをImageJで解析しようとしました。まずProcess-Binary-Make Binaryを行い、その後Find edgesを行いました。そこまではうまく、辺縁を認識できているようでしたが、スケールを設定の上、Analyze particlesを行っても約200程度ある細胞の内の10程度しか認識してくれません。どうも線と線が接して...続きを読む

Aベストアンサー

どうすればImageJで不明瞭な細胞の境界を識別させられるかはわからないので、境界線を手でなぞる場合について書いてみます。

Photoshopのペンツールで細胞の輪郭をなぞる時(ImageJのペンシルツールでも同じ事が出来ると思います)、線の太さが1ピクセルだとImageJで境界線として認識されません。必ず2ピクセル以上の太さが必要です。2ピクセル以上の太さの閉じた境界線を描いておけば、境界線の内側の面積を求めるのにMake BinaryやFind Edgesをする必要は全くありません。

面積を求めたい画像を開いた状態でImage/Adjust/Thresholdを呼び出して、境界線が黒く、面積を求めたい領域が赤くなるようにスライドバーを動かします。8bitの画像で境界線のグレーバリューが0なら、1-255が赤くなるように、境界線のグレーバリューが255なら、0-254が赤くなるようにしておくと確実です。
その後はThresholdのウィンドウはそのままにして、面積を求めたい画像のウィンドウをアクティブにし、Analyze Particlesを実行して下さい。Set Measurementsの設定がデフォルトのままなら、それぞれの領域の面積と、グレーバリューの平均値、最大値、最小値などが測定できるはずです。
Analyze Particlesのスケールの設定によっては境界線の外側全てが1つのParticleと認識されたり、面積の小さい細胞が測定されなかったりするので、スケールの値を適宜変更したり、Show NothingからShow Outlinesに変更してどこがParticleとして測定されたかを確認しておくと良いでしょう。

このやり方では、Image/Adjust/Thresholdをいじらないと境界線自体の面積を求めてしまうので、くっ付いた境界線は一つのParticleと認識されてしまいます。境界線がくっ付いている場合はParticleの数が少なくなるので気づきやすいですが、境界線が離れていると気づかない可能性もあります。Flood Fillツールで細胞外を境界線と同じ色で塗りつぶしてしまえば問題なさそうですが、うっかり間違えないようにくれぐれもご注意を。

どうすればImageJで不明瞭な細胞の境界を識別させられるかはわからないので、境界線を手でなぞる場合について書いてみます。

Photoshopのペンツールで細胞の輪郭をなぞる時(ImageJのペンシルツールでも同じ事が出来ると思います)、線の太さが1ピクセルだとImageJで境界線として認識されません。必ず2ピクセル以上の太さが必要です。2ピクセル以上の太さの閉じた境界線を描いておけば、境界線の内側の面積を求めるのにMake BinaryやFind Edgesをする必要は全くありません。

面積を求めたい画像を開いた状態...続きを読む

Q脱イオン水、MilliQ、蒸留水 の違いを教えて下さい

こんにちは。お世話になります。

バイオ、生化学系の実験に従事しているものですが「水」について教えて下さい。

水道水、脱イオン水、MilliQ、蒸留水(二段蒸留水)、超純水の違いを教えて下さい。
お互いの関係などありましたら(○○を~すると△△になる等)教えていただけると
わかりやすいかもしれません。

また、実験内容によってはエンドトキシンを気にする実験もありますが、エンドトキシンフリーの水を使う場合はどれを選べばよいのでしょうか?
動物細胞培養用に使う場合はどの水を選べばよいのでしょうか?

よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

pinokoBBさん、こんにちは。

バイオ・生化学関係に用いられる水は水道水をプレフィルターを通し、イオン交換・蒸留・逆浸透法、限外濾過などを複数回組み合わせて生成します。

プレフィルターは鉄さびや大き目のゴミを取り除くに用います。

イオン交換法は酸性・強アルカリ性の樹脂を通し、イオン化合物を除く方法でこれを行った水がイオン交換水(脱イオン水)です。水の純度の評価には比抵抗を用いますが、およそ数百kΩ・cmの水が得られます。この段階で除けるのはイオン化合物だけで有機物・微生物は除けません。

蒸留法は水を蒸留することで不純物を除く方法です。イオン交換法と組み合わせて2回蒸留することが一般的です。一般的な2次蒸留水の比抵抗は数MΩ・cmでバイオ・生化学関係には十分な純度です。動物培養細胞にも使用可能です。エンドトキシンも完全にフリーとまではいかないけれどもある程度の除去はできています。蒸留法は多くの不純物を除去可能ですが100度付近の沸点を持つ物質は除けません。

逆浸透法は半透膜に圧力をかけて精製する方法です。

限外濾過法は限外濾過膜を通す方法です。孔径は半透膜が数十nmに対し、限外濾過膜は数nmです。それゆえ、数kDa以上の分子であれば、限外濾過法で除けますので、エンドトキシンやRNaseなども除去できます。本当にエンドトキシンフリーな水が必要でしたら限外濾過法を行った水が必須です。ただ、普通のCOSとかHEKとかの動物細胞培養でしたら2次蒸留水でも十分です。蛍光検出用のマイクロアレイなんかは限外濾過水が必須なようです。

超純水は十数MΩ・cmの水のことです。MilliQはミリポア社の超純水装置を用いて作った水で比抵抗は15MΩ・cm以上と高純度の水です。MilliQに関してはイオン交換樹脂を通し、逆浸透法、限外濾過法を用いて精製しているようです。

>また、実験内容によってはエンドトキシンを気にする実験もありますが、エンドトキシンフリーの水を使う場合はどれを選べばよいのでしょうか?
これに関しては上で書いたように限外濾過膜で精製した水です。MilliQが当てはまるでしょう。(超純水も一般的には限外濾過をしているのでこれも当てはまりますかね。)

>動物細胞培養用に使う場合はどの水を選べばよいのでしょうか?
これは、2次蒸留水以上の純度があれば十分です。2次蒸留水、MilliQ水、超純水が使用できます。

ただ、水関係の装置は日頃のメンテナンスが重要でイオン交換樹脂とか水を貯めるタンク、蛇口に汚染がないかは確認する必要があります。

実験書には必ずはじめのほうに書いてあることですので、pinokoBBさん自身でなにか実験書をご参照ください。

pinokoBBさん、こんにちは。

バイオ・生化学関係に用いられる水は水道水をプレフィルターを通し、イオン交換・蒸留・逆浸透法、限外濾過などを複数回組み合わせて生成します。

プレフィルターは鉄さびや大き目のゴミを取り除くに用います。

イオン交換法は酸性・強アルカリ性の樹脂を通し、イオン化合物を除く方法でこれを行った水がイオン交換水(脱イオン水)です。水の純度の評価には比抵抗を用いますが、およそ数百kΩ・cmの水が得られます。この段階で除けるのはイオン化合物だけで有機物・微生物は...続きを読む

Q統計学的に信頼できるサンプル数って?

統計の「と」の字も理解していない者ですが、
よく「統計学的に信頼できるサンプル数」っていいますよね。

あれって「この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる」という決まりがあるものなのでしょうか?
また、その標本数はどのように算定され、どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断できるのでしょうか?
たとえば、99人の専門家が信頼できると言い、1人がまだこの数では信頼できないと言った場合は信頼できるサンプル数と言えるのでしょうか?

わかりやすく教えていただけると幸いです。

Aベストアンサー

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要なサンプル数は、比べる検定手法により計算できるものもあります。
 最低限必要なサンプル数ということでは、例えば、ある集団から、ある条件で抽出したサンプルと、条件付けをしないで抽出したサンプル(比べるための基準となるサンプル)を比較するときに、そのサンプルの分布が正規分布(正規分布解説:身長を5cmきざみでグループ分けし、低いグループから順に並べたときに、日本人男子の身長なら170cm前後のグループの人数が最も多く、それよりも高い人のグループと低い人のグループの人数は、170cmのグループから離れるほど人数が減ってくるような集団の分布様式)でない分布形態で、しかし分布の形は双方とも同じような場合「Wilcoxon符号順位検定」という検定手法で検定することができますが、この検定手法は、サンプルデータに同じ値を含まずに最低6つのサンプル数が必要になります。それ以下では、いくらデータに差があるように見えても検定で差を検出できません。
 また、統計上差を出すのに必要なサンプル数の例では、A国とB国のそれぞれの成人男子の身長サンプルがともに正規分布、または正規分布と仮定した場合に「t検定」という検定手法で検定することができますが、このときにはその分布を差がないのにあると間違える確率と、差があるのにないと間違える確率の許容値を自分で決めた上で、そのサンプルの分布の値のばらつき具合から、計算して求めることができます。ただし、その計算は、現実に集めたそれぞれのサンプル間で生じた平均値の差や分布のばらつき具合(分散値)、どのくらいの程度で判定を間違える可能性がどこまで許されるかなどの条件から、サンプル間で差があると認められるために必要なサンプル数ですから、まったく同じデータを集めた場合でない限り、計算上算出された(差を出すために)必要なサンプル数だけサンプルデータを集めれば、差があると判定されます(すなわち、サンプルを無制限に集めることができれば、だいたい差が出るという判定となる)。よって、集めるサンプルの種類により、計算上出された(差を出すために)必要なサンプル数が現実的に妥当なものか、そうでないのかを、最終的には人間が判断することになります。

 具体的に例示してみましょう。
 ある集団からランダムに集めたデータが15,12,18,12,22,13,21,12,17,15,19、もう一方のデータが22,21,25,24,24,18,18,26,21,27,25としましょう。一見すると後者のほうが値が大きく、前者と差があるように見えます。そこで、差を検定するために、t検定を行います。結果として計算上差があり、前者と後者は計算上差がないのにあると間違えて判断する可能性の許容値(有意確率)何%の確率で差があるといえます。常識的に考えても、これだけのサンプル数で差があると計算されたのだから、差があると判断しても差し支えないだろうと判断できます。
 ちなみにこの場合の差が出るための必要サンプル数は、有意確率5%、検出力0.8とした場合に5.7299、つまりそれぞれの集団で6つ以上サンプルを集めれば、差を出せるのです。一方、サンプルが、15,12,18,12,21,20,21,25,24,19の集団と、22,21125,24,24,15,12,18,12,22の集団ではどうでしょう。有意確率5%で差があるとはいえない結果になります。この場合に、このサンプルの分布様式で拾い出して差を出すために必要なサンプル数は551.33となり、552個もサンプルを抽出しないと差が出ないことになります。この計算上の必要サンプル数がこのくらい調査しないといけないものならば、必要サンプル数以上のサンプルを集めて調べなければなりませんし、これだけの数を集める必要がない、もしくは集めることが困難な場合は差があるとはいえないという判断をすることになるかと思います。

 一方、支持率調査や視聴率調査などの場合、比べるべき基準の対象がありません。その場合は、サンプル数が少ないレベルで予備調査を行い、さらにもう少しサンプル数を増やして予備調査を行いを何回か繰り返し、それぞれの調査でサンプルの分布形やその他検討するべき指数を計算し、これ以上集計をとってもデータのばらつきや変化が許容範囲(小数点何桁レベルの誤差)に納まるようなサンプル数を算出していると考えます。テレビ視聴率調査は関東では300件のサンプル数程度と聞いていますが、調査会社ではサンプルのとり方がなるべく関東在住の家庭構成と年齢層、性別などの割合が同じになるように、また、サンプルをとる地域の人口分布が同じ割合になるようにサンプル抽出条件を整えた上で、ランダムに抽出しているため、数千万人いる関東の本当の視聴率を割合反映して出しているそうです。これはすでに必要サンプル数の割り出し方がノウハウとして知られていますが、未知の調査項目では必要サンプル数を導き出すためには試行錯誤で適切と判断できる数をひたすら調査するしかないかと思います。

> どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断・・・
 例えば、工場で作られるネジの直径などは、まったくばらつきなくぴったり想定した直径のネジを作ることはきわめて困難です。多少の大きさのばらつきが生じてしまいます。1mm違っても規格外品となります。工場では企画外品をなるべく出さないように、統計を取って、ネジの直径のばらつき具合を調べ、製造工程をチェックして、不良品の出る確率を下げようとします。しかし、製品をすべて調べるわけにはいきません。そこで、調べるのに最低限必要なサンプル数を調査と計算を重ねてチェックしていきます。
 一方、農場で生産されたネギの直径は、1mmくらいの差ならほぼ同じロットとして扱われます。また、農産物は年や品種の違いにより生育に差が出やすく、そもそも規格はネジに比べて相当ばらつき具合の許容範囲が広くなっています。ネジに対してネギのような検査を行っていたのでは信頼性が損なわれます。
 そもそも、統計学的検定は客観的判断基準の一指針ではあっても絶対的な評価になりません。あくまでも最終的に判断するのは人間であって、それも、サンプルの質や検証する精度によって、必要サンプルは変わるのです。

 あと、お礼の欄にあった専門家:統計学者とありましたが、統計学者が指摘できるのはあくまでもそのサンプルに対して適切な検定を使って正しい計算を行ったかだけで、たとえ適切な検定手法で導き出された結果であっても、それが妥当か否か判断することは難しいと思います。そのサンプルが、何を示し、何を解き明かし、何に利用されるかで信頼度は変化するからです。
 ただ、経験則上指標的なものはあります。正規分布を示すサンプルなら、20~30のサンプル数があれば検定上差し支えない(それ以下でも問題ない場合もある)とか、正規分布でないサンプルは最低6~8のサンプル数が必要とか、厳密さを要求される調査であれば50くらいのサンプル数が必要であろうとかです。でも、あくまでも指標です。

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要な...続きを読む


このQ&Aを見た人がよく見るQ&A

人気Q&Aランキング