
介入研究をしました。分析方法で困っています。
Aグループ、Bグループという2つのグループを作りました(各20名)。
Aグループには、aという介入(運動プログラム)を行いました。
Bグループには、aに加え、bという介入(ごほうび)も行いました。
両グループとも、介入前、介入直後、介入1ヶ月後の3回、体力テストを行いました。
質問(1) Aグループに関して、「介入前、介入直後、介入1ヶ月後の3回における、aという介入による体力テストの変化」を調べるためには、どんな分析方法がよいのでしょうか。
質問(2) Bグループに関して、「介入前、介入直後、介入1ヶ月後の3回における、a+bという介入による体力テストの変化」を調べるためには、どんな分析方法がよいのでしょう((1)と同じ?)。
質問(3) Bグループは、Aグループと比べ、bという介入が加わっています。
介入以前に、AグループとBグループが似たような集団だということを確認するにはどうしたらいいんでしょうか。
また、bの効果を確認するためには、AグループとBグループ間でどのような分析をしたらよいのでしょうか。
質問(4) そもそも (1)~(3)のような視点で分析をすすめていてだいじょうぶでしょうか。
まずは、Aグループはどうなのか、Bグループはどうなのか、という視点で調べ、そして、AとBとではどうなのか、という視点で調べていけばいいんでしょうか。
統計初心者なもので・・・。
どうぞよろしくお願いします。おちから貸してください。
A 回答 (3件)
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No.3
- 回答日時:
こんにちは。
>1.回答者さんがおっしゃっている「分散分析」はどのあたりの分析について利用するんでしょうか?
グループと時点とグループ×時点を因子にいれた分散分析です。
書いておきながら何ですが、難しいのでじっくり勉強しないと無理かと思います。
>2.(1)(2)の「1標本t検定」は、
測定時期が前、後(1)、後(2)の計3回あっても、t検定できるということですか。
前、後(1)で1回検定し、前、後(2)でもう一回検定するという感じです。
対応のあるt検定(1標本t検定)、対応のないt検定(2標本t検定)は
統計と名のつく初等本であればどれを読んでも載っていると思います。
以上、とり急ぎ。
回答いただきありがとうございます。
t検定のほうは理解できました。助かりました。
でも、t検定もわかっていない人間が、分散分析を使いこなすのは無理そうですね・・・。
No.2
- 回答日時:
>統計初心者なもので・・・。
統計の初心者ではなく、研究の・・・だと想うのですが、学生か、院生?
というのも、統計学では、データを出す前に、検定法は決めておく、というのが正しい方法。データがあるから、というのは間違い、と統計学の教科書に書いてある。もっとも、私も教えられたときに意味が分からなかった。
ここでアドバイスは、多変量解析をして、なんぞが好きな回答者が多いが、私は賛成しない。初心者が多変量解析なんぞは、落とし穴に真っ逆さま。初心者でなければ、多変量解析をするでしょう。が、私には無意味。
>質問1、2
この場合、データの種類、すなわち名義尺度、・、・、比例尺度のどれか分からないので、アドバイスのしようが無い(符合検定ならおそらく可能だろうが、検出力が小さく、
利用する人はいない)。
>質問3
対象者をランダムサンプリングをしてから、実験に入るのが基本中の基本。今さらどうしようもないが、平均とか標準偏差に差が無いことを示して勘弁してもらう。ただ、私がそれを聞けば、『ド素人の研究』と判断し、相手にしない。
>質問4
これは、研究する人の目的そのものですから、質問者が決めること。目的も言わずに、どの切符を買えばいいのか、と訊くようなもの。旅行ならともかく、訊ねられる方は、呆れます。
明確にしないといけないのは、
1 何を示したいのか
2 そのためには、何と何を比較すれば適切なのか、を
質問者が認識していることが、必要不可欠です。
その上で、○と■を比較したいが、どの検定法が・・・と訊けば返事は可能。
それと、学生か院生だと想うが、指導者はいないのですか。私も学生・院生時代に同じような状態だったので、想いだすのも嫌なのですが、研究者としての姿勢を考えて下さい。
質問者が私の学生なら、研究室から追放です。なぜか、わかりますか。私は幸い先輩からお説教をくらいましたが。
回答いただき、ありがとうございます。
おっしゃるとおり、研究の手順もそれに向かう姿勢もなっていないと痛感します。
いただいた言葉を真摯に受け止めたいと感じます。
No.1
- 回答日時:
こんにちは。
質問(1),(2)に関しては、時点毎(介入直後、3ヵ月後)に、介入前に対して対応のある検定、あるいは介入前からの差について1標本検定を行うことになります。いずれを行っても同じ結果になります。
データのタイプがわからないのですが、連続データでヒストグラムがある程度左右対称のお山型ならば対応のあるt検定(1標本t検定)、カテゴリデータや大きく歪んだお山型ならばWilcoxon符号付き順位検定ということになります。
質問(3)に関しては、まず、均質な集団であることを主張するには、介入前における結果に関連しそうな背景データ(年齢、BMIなど?)の基本統計量をA群B群それぞれで提示し、ほぼ同じであることを主張すれば良いと思います。
計画段階であれば、A群B群への割付をランダム化すれば比較の妥当性が上がります。
比較については、これもデータのタイプによりますが、介入前からの差をエンドポイントとし、時点毎に2標本t検定あるいはWilcoxonの順位和検定です。
質問(4)に関しては、(1)の介入前からの差を検討するというエビデンスは若干低いかもしれません。介入aの効果を調べるのであれば、未介入の群をおいてその群との比較の方が妥当性は高くなるかと思います。その面から言うと、A群とB群の比較で介入bの効果を検討するのは問題ないかと思います。
まぁしかし実験後でデータをもう集められているようですので、おっしゃている方向性でいいかと思います。
以下蛇足かも知れませんが:
一つのモデルで表すならば、繰り返し測定型の分散分析がベストいうことになるのでしょうが、若干複雑なモデルですので勉強が必要かと。
また、時点間の多重性の問題もあるかもしれません。検証的な側面から物事を言う場合はプライマリの時点(介入直後or3ヵ月後)を設定したり、多重性調整をする必要がある場合があります。
また、統計的な相談をされるのでしたら、研究の計画段階でされた方がデザイン等の相談も出来ていいかと思います。統計家の役割はデータがそろった後だけだと思われがちですが、研究のデザインへの参画の方が重要な場合も多いです。
以上です。
この回答への補足
いろいろと本など読んでみましたが、独学で学んでいるためか、なかなか前進できません。どうしたものか、途方にくれます・・・。
1.回答者さんがおっしゃっている「分散分析」はどのあたりの分析について利用するんでしょうか?
2.(1)(2)の「1標本t検定」は、
測定時期が前、後(1)、後(2)の計3回あっても、t検定できるということですか。
すみません。よくわかっていなくて。
回答いただき、ありがとうございます。
お示しいただいた検定について一つ一つ勉強しながら確認してみようと思います。
インターネット上で質問したのは今回が初めてでしたので、こうして回答いただけたことをありがたく思います。
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