言うことは,「95%信頼区間を図に示すこと自体がこの場合は不適切」と言うことになりますか?図的には「推定」の方が「検定」よりもわかりやすいと思ってそうしたんですが,方法論的に不適切ならば勿論訂正しなければなりません。「多重性と繰り返しを考慮した95%信頼区間」なんて都合の良い数値があったりしませんか?しかし,上述のアンダーラインも信頼区間も取っ払っちゃうと,生数値しか図に示せなくなっちゃうんですよね。何かもっとこう,読者フレンドリーな方法ありませんかね・・・?追伸TUさま,毎度ありがとうございます。「より頻繁に」が気になりますオスを8匹使ったとすれば,例えば,C-Dでは8回ともカイ二乗検定で有意でしたが,A-Cでは0回でした,という程度の意味です。上述のアンダーラインの数ですね。数が多いってだけで,検定はしてないです。差は出ないかもしれませんが,それは全然構わないので(笑)。11:28>「統計学的には,このアンダーラインも取り払うべきなのかどうか?」です。表が見苦しくなるだけ,恥ずかしいほど無意味,なのかどうか,「無意味」なのではなく,明らかな「誤り」です。同じ検定を繰り返しているので,そのどれかで間違って帰無仮説を棄却してしまう確率は,設定した有意水準よりもはるかに高くなってしまうからです(「検定の多重性」について調べてみることをおすすめします)。組み合わせにおける検定は,No.10012でマスオさんが紹介している繰り返しのある適合度の検定などが参考になるでしょう。体の総求愛回数に大きな違いがなければ,8個体の求愛回数をプールしても構わないかもしれません。数6で割ることで行います(Bonferroni法)。個々の検定における有意水準を0.83%にするということです。するかですが,普通に95%信頼区間を計算したのでは,検定結果と矛盾します。区間を(95%信頼区間として)示すべきでしょう。帰無仮説を採択してしまう)ので,決して望ましい方法ではありません。ANOVAを提案しているのではないでしょうか。著者なら査読者の指示に従います。02:12知ったかぶり先生,お付き合いいただき,ホントに感謝しております。「検定の多重性」これが正直,私には理解するのがとても難しいんです・・・。馬鹿につきあうのもお疲れでしょうから,以下お時間があったらで構いません。いや,一応わかります。検定を繰り返すと危ないってのは。「下手な鉄砲,数撃ちゃ当たる」ですよね?50:50かどうかのカイ二乗検定をp<0.05で100回繰り返すと,どれか一つで有意な差が検出されたとしてもp=0.9941だと。『その一つの値だけを見れば』(←この考え方をするからダメなんでしょうか?),明らかに50:50から違うわけじゃないですか。他の99の検定や,世界中で何兆回と繰り返されたであろうカイ二乗検定結果は,この際関係無いですよね?そう考えてしまうので,「この値は『それだけを見た場合』50:50じゃないです。」と図に示すこと自体には,なんら問題が無いように思えてしまうんです。95%信頼区間も同じです。「このメスの組み合わせで得られた,この8個の数字『だけ』を見れば,この区間になります。」と示したかったのです。他の組み合わせや,そのオスが実験前に無数に繰り返したであろう求愛回数は,この『値』自体の検定・推定には何の関係も無いと思ってしまうんです。繰り返しどころか多重性すらも考慮に入れる必要が無いだろう,と考えてしまうんです・・・。どなたかつける薬をご存じの方がいらっしゃったら,よろしくお願いします(泣)。10004)の例ですと,「あるコロニー内での性比は♂:♀=1:1であるかどうか?」を知りたいだけならば,カイ二乗検定を繰り返せば良いと思うんです。100コロニー調べれば,かなりの確率で1:1じゃない(p<0.05)値(コロニー)が見つかるでしょう。それを図に(アンダーバーで)示すことも問題無いように,私には思えてしまいます。『たまたま』というか『必然』?」という結論になって,今後その女王アリ(or環境?)に着目して研究するかどうか,悩ましい決断を迫られることになってしまうのです。それでも,そのコロニーで得られた『数値自体』は95%の確率で1:1ではなく,Termiteさんの目的は果たされていると思うんです。これも違いますかね・・・。No.10012でマスオさんが紹介している繰り返しのある適合度の検定を,もう少し勉強してみて,それでもわからなかったら,みかんさまのご助言通り,安全側に計算してRMANOVAをやって「差がないけどDに着目することにしました」とするか,生データを提示して「こんな(どんな?)理由でDに着目することにしました」とでもしようと思います(泣)。13:37>でも『その一つの値だけを見れば』(←この考え方をするからダメなんでしょうか?),なぜその一つの値だけを選んで見たのか,という問題を考えてみてください。17:16遅くなってすみません。>これ,私めも考えました。比率を安全側(差が出ない方)へ計算して比較するんですよね。方法としては間違ってないですかね。まりよくないと思います。0から1に向かって増加する分布になるかと思います。いって,メスのどちらかを分母(または分子)にすることは難しいですよね。群によってメスの組み合わせが違うのですから。頑健性を信じるか,フリードマン検定とするか。大きいほうを小さいほうで割るのとは違うでしょう。こっちのほうが差が出やすいかもしれませんね。ほかにいいアイデアがなかったので,あえて提案させていただきました。RMANOVAを適用できるような正規分布する1変数に変換するのはなかなか難しいですね。し算のほうも妥当かどうかはわかりません。100回求愛行動をして30対70なのは同じ意味になりますかね。いう意味で足し算で処理していいものか不明です。RMANOVAを適用していいかもしれませんし。21:10このデータは手法的に一対比較ですが,それをカイ2乗検定の連続で分析するというのはどうもなじめません。1975に詳しい解説があります。他にも,心理尺度法の本やその他の西里静彦の本にもあります。予備調査ということだから,有意に50%から外れているというのでなく,順序がはっきりとつくということで示せばいいのでは。しても推計学ということでしたら,Bootstrapを使う手があります。一対比較については良くわからないのですが,各対の評価の総数が一定であることが前提ではないのでしょうか?求愛回数の総数が比較する対ごとに異なっている場合にも適用する方法があるのでしょうか.データに対応があることも問題になりそうな気がしますが.>カイ2乗検定の連続で分析するというのはどうもなじめません。値は,「帰無仮説の元で観測値よりも極端な値が得られる確率」であり,検定の回数とは無関係。02:11この馬鹿のために皆様の貴重なお時間を取らせてしまって,申し訳なく思っております。ご厚意,本当に感謝いたします。順序がはっきりとつくということで示せばいいのでは。(←やってしまった・・・)「Dが一番モテるので,Dに着目することにしました。」って,全然意味不明じゃないですよね。この実験の意義が十二分に説明できます。各対についての評価の総数が一定であることが前提ではないのでしょうか?が解決出来そうなら(比率をそのまま使って求愛回数計100回としたらダメですか?),是非ともこの方向(順序を決める)で検討してみたいです。他にも良さそうな方法があったらご教授よろしくお願いします。足し算のほうも妥当かどうかはわかりません。やったことは比率の足し算なんです。実験ごと・オスごとに求愛回数の総数が違うのに,同格に比率を足し算して良いのかなあ,ダメなんだろうなあとは思っていました(泣)。てきとー過ぎますかね・・・。多重性の問題は,「P値」と「検定」について整理すると理解しやすいのでは.ツボにはまりました。私は「検定」をしているんじゃなくて,「P値」を求めているんですね。