09:17本当に基本的なことで教えてください。実験である処理を行った前後で,効果が有意にでたかどうかを判定する場合に?対応のない場合では有意差がなく,?対応がある場合で検定すると有意差がでるときどのように考えたら良いのでしょうか?本当にこの処理で有意に変化すると考えてよろしいのでしょうか?論文でも見かけるのですが,対応なしの生データでは有意差ないのに,対応つけて差をだしたり,増減の割合をもって有意差をつけていることがあります。これは正しいのでしょうか?よろしくお願いします。09:55対応のあるデータは対応のあるデータとして扱い,対応のないデータは対応のないデータとして扱うだけのことです。対応なしの生データでは有意差ないのに,対応つけて差をだしたり,増減の割合をもって有意差をつけていることがあります。学会誌にそのようなものがあったのですか?そのような論文をパスさせてしまう査読者は欠陥差読者ですね。編集委員会も編集委員会です。10:10早速の回答ありがとうございました。対応つける場合とつけない場合で別個に扱うことは,数学的には理解しておりますが,たとえば,薬などの効果にあてはめてみると対応をつけないとは,無差別に大きくみたときに効果がないと判定されるが,対応をつけてみるとわずかな差ではあるが有意に効果があると判定されるという意味になりますよね。この場合について,薬が効きますよと自信もって言えるのでしょうか?お伝えしにくいのですが,何か自分の腑に落ちないのです。いう意味になりますよね。「無差別に大きくみたときに」って,どういうことでしょうか。対応つける場合とつけない場合で別個に扱うことは,数学的には理解しておりますが,数学的にではなく,統計学的にです。対応のあるデータなら,対応のある検定をやって,P値が有意水準より小さければ有意とする。それ以外のことを迷う必要はないのです。対応のない検定の代替案(?)として対応のある検定をやってみるなんて無意味です。10:34言葉が正確でなくて申し訳ありません。無意味なんですね,対応をつけるべきかどうかを判断してデータを扱うことが大事ということですね。なんだか,文献をみているとその辺のトリックがあるのではと疑ってしまうことがありまして・・・ご丁寧に,ご教授ありがとうございました。10:49言葉尻をとらえるようですが,「対応をつけるべきかどうか」ではなく,対応が付いているかどうかは実験デザインで決まってしまっているのです。データを採ってから,対応をつける(任意あるいは恣意的な組合せを作る?)のではないのです。10:59対応の有無は,簡単そうで案外難しい概念ですね。分かり易いかどうか分かりませんが,優しく解説した”ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学”http://kogolab.jp/elearn/hamburger/index.htmlが参考になるかも知れません。11:16度々すみません。個々人の身長,体重,血圧などは明らかに対応がありますが,今使用している対象は人ではなく,個々サンプルの差が明確にあるかがわからないようなものなのです。した状況でしたので,「対応をつけるべき」という言葉になりました。11:42たとえば,抜歯したヒトの歯です。歯質には違いがあるという先生もいまして,対応をつけて調べている論文もあり,ほとんど無機質で個人差を無視,一緒くたに対応なしで研究している先生もいます。他にもそういうケースがあるのでは。12:40同じ人の複数の条件下の抜歯した歯ですか。測定対象だけを特定されても,複数の条件下とはどのようなものか,抜歯した歯の何を測定(観察)しているのかがわからないとねえ。ない個人に特有の条件というものがあるでしょうから。「一緒くたに対応なしで研究」というのもひどいですね。同一人からの歯が複数本あるような場合です。わからないようなデータを平気で分析するのもどうかと思いますね。結果を得ることになってしまうことでしょう。18:36なんとなくこの議論について疑問を感じます。いうことは2つのデータの間に正の相関があるということですね。相関がない場合は両者の結果は同じになるでしょう。有意になったのなら,対応に意味がある可能性が高いですね。サンプルサイズは十分だったのでしょうか?という風に議論をすすめる可能性もあるように思えます。相関がない場合は両者の結果は同じになるでしょうそうですか?以下のような場合,同じになりませんでした。21:12なんか勘違いしてるかもしれませんが,そもそも対応のない2変量間の相関って考えることできますか?相関係数を計算できるなら,対応あるような気がしますが・・・そんなことないのかなぁ。21:29対応のあるデータにおいて,t値を計算するのに,二条件下のデータの差を使う方法と,相関係数を使う方法とがあるので,後者の場合には元のデータがなくても(差のデータがなくても)統計量を計算できるのです(確かそうだった。普通使わないので覚えていない)。算しなくても,適当な対応を仮定して,対応のあるt検定統計量を計算することは可能です。そのような仮定自体無意味ということでしょう)。相関係数を利用する検定統計量の計算法を再確認しないとね。関数を書いたのを忘れていた。自分のページが出てきた。15:31自由度の違いを考慮してませんでした。自由度がもともと大きい場合はたいした違いにはなりませんが,自由度が小さい場合はかなり違ってきます。