統計の使い方のガイドラインつづき。...こんな感じです。信頼区間の表示、というのにはちっと違和感を感じました。上でも書きましたけど、図としての表示の仕方にそぐわないのですね。ANOVAはfittingしたモデルによる成分と残差プロットとを別々に出してやる必要がある、ってぐらいのところまで行ってしまいます。sdが重要な問題であるのは間違いない。seはデータ数nさえ増やしてしまえばどんどん小さくなってゆくので、どんなに生理学的or薬理学的にしょぼいデータでもnを増やして有意差をつけることはできるのです。ある薬がある生理学的数値を0.01%上昇させるだけだったとしても、nが増えれば有意差が必ず出せます。よって、どのくらいの変動があれば生理学or薬理学的に有意味であるか、ということを判定する必要があるのです。フル活用したりして、その有意度を検出してくるのですね。それはまずいのかというとそうではなくて、fMRIでのBOLDシグナルというのは、神経活動によって間接的に変動を受けるものなので、その変動が小さくなってしまうのは仕方ないわけです。courseも遅い、だからこそ1%の変動に有意差を出す意義があるわけです。いうわけで、けっきょく、そういった生理学的有意味度という価値判断がないと、われわれは有限のデータから得られた統計結果でなにかを言うことをできない、って極論ですな。αだけでなくてβも考慮すべき、ということは言えるのではないでしょうか。なんにしろ、そもそも二つのグループの分布が重ならないくらい離れているなら、統計なんてなくても一目瞭然。これは定量的か、定性的か、なんて問題でもあります。有意性検定の無意味さ"にあります。Subjectのeffectを考慮すべし。single-unitなら、animal間で結果がconsistentであることを示すべき。resultにはなりえない。consistencyを示していないデータはほとんどがどちらか一匹のデータに依存していると見なされてもしかたない(これでJNPのsingle-unit論文のデータのほとんどは失格する)。正規性の仮定に敏感になるべし。正規性の仮定が成り立たないものでt-testやANOVAをしてはいけない。ANOVAに頑強性があることが知られていたとしても。timeはその逆数が正規分布することが知られています(以前扱ったCarpenter論文を参照)。よって、解析をするときには逆数取ってからそれでANOVAするべきなのです。そんな論文見たことないけど。testは繰り返しの回数が同じでないと使えないし、interactionがないことを仮定しているのでダメ)を自作したことがあります。けっきょくは使わなかったのですが、ANOVAでの結果とそんなに大きくは変わらない印象がありました。本当はあの解析はA1-A2とB1-B2という二つのfactorがあって、それの間でのintractionとして検出すべきだったのでしょう。こんなことをうるさくいう人間は私しかいなくて、reviewの過程でそういうことを指摘されたことは一回もなかったのですが(意味ねー)。distanceなどの指標を添えてrobustnessを評価するべき。...だんだん話が細かくなってきましたが。今回の著者の前報みたいなもん。20071213月別過去ログ[2019]6|5|4|3|2|1|[2018]12|11|10|9|8|7|6|5|4|3|2|1|[2017]12|11|10|9|8|7|6|5|4|3|2|1|[2016]12|11|10|9|8|7|6|5|4|3|2|1|[2015]12|11|10|9|8|7|6|5|4|3|2|1|[2014]12|11|10|9|8|7|6|5|4|3|2|1|[2013]12|11|10|9|8|7|6|5|4|3|2|1|[2012]12|11|10|9|8|7|6|5|4|3|2|1|[2011]12|11|10|9|8|7|6|5|4|3|2|1|[2010]12|11|10|9|8|7|6|5|4|3|2|1|[2009]12|11|10|9|8|7|6|5|4|3|2|1|[2008]12|11|10|9|8|7|6|5|4|3|2|1|[2007]12|11|10|9|8|7|6|5|4|3|2|1|[2006]12|11|10|9|8|7|6|5|4|3|2|1|[2005]12|11|10|9|8|7|6|5|4|3|2|1|[2004]12|11|10|9|8|7|6|5|4|3|2|1|[2003]12|11|8|7|[2001]10|8|6|5|4|2|[2000]12|9|8|7|6|3|2|1|[1999]9|8|7|。