新・医学と統計(6)

前回のベイジアン t 検定はいかがでしたか。
母集団仮説検定との違いに戸惑いがあるなら、ベイズ統計について学習してみて下さい。
ここでは、
統計学的な手法のご紹介を通じ、必要に応じ統計学をひもどく事を期待しています。
さて、
今回は、「T-Test」アイコンから、「対応のあるｔ検定」の方法をご紹介します。

基本的に前回と変わりませんので、その手順のみをご紹介します。

 

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ファイル：「ChemicalData_group.jasp」のデータ（BP、BMI）を使いますが、このファイルのままではJASPで使用出来ませんので、Excelで編集することになります。

 

図1のように「BP.Pre：BP.Pos」（前後の血圧）、「BMI.Pre：BMI.Pos」（前後のBMI）としてデータを配置して下さい。

 

Excel の元データからコピー＆ペーストしてし、Excel に「.CSV」形式で保存すれば良いかと思います。

 

図1　「対応のある検定」のデータ形式

 

例えば、
ファイル名を「Paired Sample Data.csv」として保存したなら、

 

File→Computer→保存したホルダー→「Paired Sample Data.csv」を選択→開く

 

そして、データを確認し、

「T-Tests」→「Paired Samples T-Test」→図2

 

図2　変数の選択（BMIの場合）

 

「Paired Samples T-Test」の検定結果（BMI）は図３のように、ｐ値から「有意差なし」と判断されます。

 

図３　「Paired Samples T-Test」の検定結果

 

次に、
ベイズ推定の「対応のあるT検定」は次のようになりました。

 

「T-Tests」→「Bayesiann Paired Samples T-Test」→図４

 

図４BMIの検定結果

 

では、
BP（血圧）の場合はどうでしょうか・・、同様の方法でやってみて下さい。

 

ここで、
JASPをご紹介するのは、
・高価な商用ソフトでなく無料で使用できること。
・「R」より操作が簡単であること。
・統計手法としてベイズ的な分析が可能であること。

 

 

・・・などが挙げられます。ご自身でお確かめ頂ければと思いますが、
統計学的な手法については、

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「すぐに役立つ統計のコツ」（オーム社刊）をご参考にして頂けると幸いです。

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次回に続く！

 

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