標本数の異なるもの同士の効果の検討

初めまして。

かなり急を要しているので、ご助言頂ければ幸いです。

ある製品に時間経過によって顕在化する問題があり、その問題発生状況の解析を
行っているのですが・・・・
とある時期に一斉に一つの仕様変更がなされ、現在発生が確認された物の製造時期を
仕様変更の前後に分けて分散分析を実施し、仕様変更の効果があるかないか
検討したいと思っています。

仕様変更の前後で発生数は大きく異なっています。
しかし、ある程度の時間をかけなければ顕在化しない問題のため、
（顕在化までの時間はまちまちです）
まだ変更後のものは顕在化していないだけで内包されている可能性が高いです。

とりあえず対数正規分布になるようで、その標準偏差、平均も仕様変更前後で
ぱっと見はあまり違いが無いように見えます。
ただ、件数が大きく違うため、山の高さが違うという感じです。

そこで分散分析を行って仕様変更の効果有無を判定しようと思ったのですが・・・

以下2点質問です。

１．標本数が異なると分散分析はできませんか？
　（「全体平均」と「条件ごとの平均の平均」が一致しない）
２．「まだ顕在化して無い」ようなものを内包している（これからでてくるのかもしれない）
　　ような現象に対しての分析方法として大きく間違っている、あるいは
　　こうしたほうが良いのでは？というアドバイスがあればよろしくお願いします。

統計は勉強を始めたばかりで・・・
表現、語彙の選択が不適切であれば申し訳ありません。
どうぞよろしくお願いいたします

No.1 ベストアンサー 回答者： kgu-2 回答日時： 2007/11/29 14:12

1　ご研究は、一人でやっている。

　さもないと指導者無視
2　外部に学会発表はしない。　　　さもないと謝辞などのマナー違反になるかも

　上の条件を満たすなら、次の質問に応えて下さい。
1　問題の発生した、というのはどのように判断するのか。
　　基準値があって、それで判断するのか。
　　あるいは、ブザーがなるような仕掛けなのか
2　次の(　　)を満たすことができませんか。
　　開始前　　問題なしの数 ( )、問題ありの数　( )
　　 開始後　　問題なしの数 ( )、問題ありの数　( )

>以下2点質問です。

１．標本数が異なると分散分析はできませんか？
　（「全体平均」と「条件ごとの平均の平均」が一致しない）
　　カッコ内は意味不明ですが、標本数が異なるのは、問題ありません。私の経験では、t-検定の対応のある場合です(理論的にあり得ない)。ただ、同数にした方が、有意差はでやすい。これは、同数にそろえろという意味ではなく、100匹のマウスを使うなどの場合は、50と50で実験した方が出やすい、という意味です。
　データ数は、多ければ多いほど、差は出やすいのです。
2.　顕在化していない問題、というのは、統計学の想定外です。処理はできないと想います。
　なにより、内包しているとの判断は、どのようにされたのでしょうか。実は、私も似たような問題で、頭を抱えています。

この回答へのお礼

１年近くもお礼が送れ、大変失礼しました。
上記、仕事の上での市場分析を行っていたため、回りに指導者や専門家がいない中だったもので、質問させていただいた次第でした。
kgu-2様に質問いただいた点を参考に再考してみましたが、やはりよくわからず・・・結果、この市場分析はそのままお流れになってしまいました。

ちなみに、内包している、というのは、製品である問題が発生するまでに２，３年の時間がかかる事がわかっており、その間にある現象が継続して累積していく事で、最終的に問題発生、となっているためです。
そのため、常に製品が生産されているならば、あと１年、あと半年・・・で発生するであろう問題予備軍が内包されているだろう、と言う意味です。

ご丁寧に回答いただいたにも拘らず、現実の方の処置に追われてほったらかしになってしまっていました。
大変失礼いたしました。
ご気分を害された事と思いますが、どうかご容赦ください。

お礼日時：2008/10/27 04:10