testを用いてます。その周期性の強度のファクターとして,rを用いています。ど,大きくなったりします。何とかrをサンプルの数で補正する方法はないものでしょうか。現時点で考えているのは,各グループからリサンプルを行い,rを推定するような方法です。これなら,サンプル数によるバイアスがなくなるのではと期待しております。これについてウェブで探してみたのですが,適当なのが見つかりませんでした。お手数おかけいたしますが,どうかご教授ください。比較するようなものではないでしょう。参照されるとよいと思います。17:37青木先生お返事ありがとうございます。使用しているのは,自作のマットラボないしはRのプログラムです。一般のソフト(オリアナ)と結果が一致している事を確認しております。仰られるとおり,rとp値は比較するものではないです。えていただきたい事は,rないしは他の統計量で,周期性のファクターを表現できないかという事です(私の分野の論文ではrが一般的に使われています)。き出し,その割りにP値は小さいのです。これは,rが周期性の強度ファクターとして使えない事を表しているのだと理解しております。testのp値は感度が良すぎる(簡単に0.05以下をはじき出し,場合によっては10のマイナス20乗以下の値をだし,一つの図に収めるのには,バラツキが大きい)ため,使い勝手がよくないというのと,統計量でないため,周期性の強度ファクターとして使えないと思っております。先のメールでも書きましたとおり,最初はリサンプルを考えておりました。これも少し懐疑的になってきたので,このサイトに投稿させていただきました。ご存知でしたら,サンプル数によって左右されない統計量を教えていただけますでしょうか。サンプル数によって左右されない統計方法を教えていただけますでしょうか。ソースは以下のようになっておりますよね。以下の数値を真っ正直にグラフ表示する必要はないと思いますよ。どれだけ小さいかなんていうのは問題にする必要はない(問題にする方がおかしい)と思います。21:07青木先生お返事ありがとうございます。すいません,言葉足らずであったり,基本的なお作法が出来てませんで。ええ,p値を比較する事自体がナンセンスと思います。私がこの解析で言いたいのは,条件2つのうち,どちらの条件のほうがより周期的なリズムを刻んでいるのかという事です。先にも申しましたように,そのためrを皆さん用いているのだと理解しております(p値はテキストでの記載のみが多いです)。くの研究者は条件が1つしかなかったり,十分サンプル数が稼げるため,困っていないません。おります(補正係数をかけるとか)。サンプル数を補正する統計量の取り方が必要だと思います(リサンプル?)。21:23青木先生ありがとうございます。貴重なご意見ありがとうございました。18:33調べ方が悪いため,周期関数を当てはめて,AICないしは対数尤度で比較する方法がよく分りませんでした。ア自体は分っているつもりなのですが,実際どのような手続きを踏むのか分りませんでした。いただけますでしょうか。AICで,検索すると,なんと当掲示板の過去ログが,あなたの質問のスレッドと共に第1番にヒットしましたよ。それが,有用な情報を持っているのかどうかはあなたが判断してください。変動はあるが周期的ではないというモデルも考えられますから。モデル比較にはAICなどを使えばよいでしょう。調べ方が悪いため,周期関数を当てはめて,AICないしは対数尤度で比較する方法がよく分りませんでした。