19.2 群比較検定のデータフォーマット

ワークシートにデータを配置する方法は以下のとおりです：

• 群別に分けた複数の列 (生データ)
• インデックス用の列を設けたデータ

t 検定 (t-Test) と一元配置分散分析 (One Way ANOVA) では、以下のデータも利用できます：

• 各群のサンプルサイズ (sample size)、平均値 (mean)、および、標準偏差 (standard deviation)
• 各群のサンプルサイズ (sample size)、平均値 (mean)、および、標準誤差 (standard error of the mean)

対応のない t 検定の有効なデータフォーマット

 

列１と列２には生データを配置しています。列３、４、５にはサンプルサイズ、平均値、および、標準偏差を使用した記述統計量を配置しています。列６と列７には、群別のインデックスを付けたデータを配置しており、列６を因子列に、列７をデータ列にしています。

1. 記述統計量
2. t 検定および ANOVA のデータを配置する
   1. 生データ
   2. インデックス付きデータ
   3. 統計的要約データ

 

1. 記述統計量

お持ちのデータが統計値 (サンプルサイズ、平均値、標準偏差、または、標準誤差) の形式である場合、サンプルサイズ (N) をワークシートのある列に配置したら、平均値はそれ以外の列に、標準偏差 (または標準誤差) は第三の列に配置し、それぞれのデータは群ごとに同じ行に揃える必要があります。

 

2. t 検定および ANOVA のデータを配置する

t 検定、分散分析 (ANOVA)、反復測定分散分析、および、それらのノンパラメトリック版で分析できるデータフォーマットには、以下に示す幾つかの種類があります：

• 生データ。群別のデータを個別の列に配置します。SigmaPlot で使用するフォーマットです。詳しくは、2.1 生データ をご覧ください。
  
  
• インデックス付きデータ。ある特定の列に各群の名称をあらわすデータを配置し、その群に対応するデータをそれぞれ別の列に配置します。詳しくは、2.2 インデックス付きデータ をご覧ください。
  
  
• 統計的要約データ。対応のない t 検定と一元配置分散分析で使用します。詳しくは、2.3 統計的要約データ をご覧ください。

データフォーマットの設定は、検定を実行するときにその都度表示される Test Wizard の Select Data パネルで行います。詳しくは、2.3 統計的要約データ をご覧ください。

※ 未整理の不揃いなデータ

SigmaPlot では、いかなる状況でも欠損したデータポイントを自動的に処理します ("–" で表示) 。もし、２因子の分散分析でどのセルも欠損値である場合は、適切なステップが提示され、それによって目的のプロシージャーを実行することができます。

 

2.1 生データ

生データ (raw data) フォーマットは、お持ちのデータに何の分析も変換も加えられていない最も一般的なフォーマットです。データを群別に配置して個々の列ごとに比較や分析ができるようにします。群の識別には列タイトルを使いますが、このタイトルは、分析レポートでも使用されます。

生データは、二元配置および三元配置分散分析を除く全ての検定に使用できます。

※ Note

SigmaPlot の検定では、整理されていない不揃いなデータを利用できます。比較する群のサンプルサイズを同じにする必要はありません。欠損データや数の等しくない列を使っても問題ありません。欠損値は空白のセル、または、ダブルダッシュ (“–“) であらわします。数値のみを想定する検定では、テキストデータも欠損値とみなされます。

※ t 検定と順位検定

比較する群は、常に２つの列に配置します。 対応のある t 検定 (Paired t-test) と符号付き順位検定 (signed rank test) では (いずれも反復測定検定)、各被験者のデータは同じ行にあるものと想定されます。

※ 一元配置分散分析と順位に基づく一元配置分散分析

群のデータを個別の列に配置しますので、群の数だけ列が必要になります。反復測定の一元配置分散分析と、反復測定の順位に基づく一元配置分散分析では、被験者のデータはそれぞれ同じ行にあるものと想定されます。詳しくは、Arranging Two Way ANOVA Data をご覧ください。

 

2.2 インデックス付きデータ

インデックス付きデータは、群の名称や水準をあらわすデータを含む因子列 (factor column) と、各行に対応するデータポイントを含むデータ列 (data column) で構成されます。このデータは、特定の順序に整理する必要はありません。

※ Note

二元配置分散分析 (Two Way ANOVA) のデータは、常にインデックス付きになっていることが前提条件となります。

 

列１には第1の因子列が、列２には第2の因子列が、そして、列３にデータが含まれます。

２因子のインデックス付きデータを含む二元配置分散分析のデータフォーマットの例。

 

二元配置分散分析では、因子列が２つとデータ列が１つ必要になります。三元配置分散分析では、因子列が３つとデータ列が１つ必要で、反復測定分散分析では、測定する被験者を識別する被験者列 (subject column) を追加する必要があります。

インデックスとデータを含む行の順番は考慮されませんので、例えば、因子水準や被験者ごとに群分けしたり並べ替える必要はありません。

※ Note

データ列の全体を分析する場合、因子、被験者、データ列のワークシートにおける位置は問題になりません。詳しくは、Indexed Data をご覧ください。

 

• 対応のない t 検定 (Independent t-test) と Mann-Whitney の順位和検定 (Mann-Whitney rank sum test)。群のインデックスを因子列に、これらに対応する比較するデータポイントを第2の列に配置します。
  
  
• 対応のある t 検定 (Paired t-test) と Wilcoxon の符号付き順位検定 (Wilcoxon signed rank test)。反復測定比較では、それぞれの水準とデータポイントの被験者をあらわす被験者のインデックス列を追加する必要があります。
  
  
• 一元配置分散分析 (One way ANOVA) と Kruskall-Wallis の順位に基づく分散分析 (Kruskall-Wallis ANOVA on ranks)。因子列に群のインデックスを、データ列に対応するデータポイントを配置します。一元配置分散分析では、インデックス付きデータの列は２つだけになります。
  
  
• 二元配置分散分析 (Two way ANOVA)。二元配置分散分析では、観測の水準ごとに因子列が２つ必要になります。各データポイントは、これら２つの因子の異なる組み合わせによってあらわされます。例えば、ある薬物治療の検定では、Gender (性別) と Drug (薬物) が２つの因子となり、その水準は、それぞれ、Male/Female と Drug A/Drug B という具合になります。
  
  
• 三元配置分散分析 (Three way ANOVA)。三元配置分散分析では、観測の水準ごとに因子列が３つ必要になります。各データポイントは、これら３つの因子の異なる組み合わせによってあらわされます。詳しくは、19.7.3 Arranging Three Way ANOVA Data をご覧ください。
  
  
• 反復測定分散分析 (Repeated measures ANOVA)。これらの検定には、各被験者のデータポイントを識別する被験者列 (subject column) を追加する必要があります。

反復測定の二元配置分散分析 (Two Way Repeated Measures ANOVA) では、データ列はもちろん、被験者用の１列と因子用の２列の両方が必要になります。

 

2.3 統計的要約データ

対応のない t 検定 (Unpaired t-test) と一元配置分散分析 (one way ANOVA) は、データの要約等計量に対して実行することができます。これらの統計量には以下の２つの形式があります：

• 各群のサンプルサイズ、平均値、および、標準偏差、または、
• 各群のサンプルサイズ、平均値、標準誤差 (SEM)

サンプルサイズ (N) をワークシートのある列に配置したら、平均値はそれ以外の列に、標準偏差 (または標準誤差) は第三の列に配置し、それぞれのデータは群ごとに同じ行にする必要があります。

ブロックを選択してデータの一部だけを比較するのであれば、サンプルサイズを左端の列に、平均値を中央の列に、標準偏差や SEM を右端の列に配置します。