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統計の問題です。 ある集団に対して(N=100)、回帰分析である2指標の関連を求め...

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ID非公開さん

2017/9/1219:00:04

統計の問題です。
ある集団に対して(N=100)、回帰分析である2指標の関連を求めました。
そんなに強い関連がなかったので(非有意)、指標Aにそって群わけしてBについて群間比較を行なったら

有意でした。
この方法、ずるいですよね。でも、結構みんなやってますよね。
ご意見を下さい。

補足では具体的に仮想データを書かせていただきます。
例えば親とこの知能指数に関連があるかを見るのが目的で、サンプルは100組、男女は半々。
相関とったら非有意でした(p = 0.09)。これでは報告できないと思い、親の知能指数が高い20組と低い30組を取り出してきて子の知能指数をt検定、有意でした(p = 0.04)。よし、やはり親子の学力には関連がある。
これってどうなんですか?

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kgu********さん

2017/9/1219:56:40

>ずるいですよね。
状況が抽象的で、判断が困難ですが、
例えば、N=100、なんぞの無用な情報もあるので不安です。

「回帰分析」は、関連を検討する。特に、関連の強さは重要。
「群間比較」は、おそらく一般的な検定をして、「有意差有り」を主張する。
すなわち、統計を利用する目的が違うので、極々一般的な利用法です。

質問者のイチャモンは、所持金と旅行関連を調べたら、関連無し。
所持金の多いグループを調べたら、贅沢な食事をして、旅行に金を使った⇒ズルい、というようなもの。

具体的に書けば、明確な判断ができますが。

  • kgu********さん

    2017/9/1319:19:50

    >相関とったら非有意でした(p = 0.09)
    危険率が、0.09なら、有意とは言えない。
    が、相関が無いと言えない=データ数を増やせば、「有意カモ」
    ただ、回帰分析には、『擬相関』もあるので

    というより、先に書いたように、回帰分析とt検定では目的が違うので、結論が一致しないことも。
    >よし、やはり親子の学力には関連がある。
    この結論は、間違い。関連というなら、相関分析をやるべき・

    知能指数が高い親子と低い親子には、有意差があった、というだけ。
    というのも、t検定で主張できるのは、有意差の有無、のみ。
    関連となれば、両群間の差の大小に論及することになりますが、それは検定者の個人的な感想。

    普通は、有意差が有る→どの程度の差→関係するのか=回帰分析の手順になる
    つまり、関係するが証明できなかった、だけ。ただし、このデータでは。

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ベストアンサー以外の回答

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per********さん

2017/9/1317:31:52

散布図を見て直線的な関係があるのに、回帰係数は有意にならず、2群に分けて平均の差の検定では有意になるなんてこと、そんなにありますか?
2指標の関係が直線的ではなく、Aのある値を境に階段状になっていれば、そういうことも起こりやすくなりますので、その場合は、そもそも単回帰を適用するのが間違っていますね。でも、この場合はずるいというよりも、データをきちんと観察すれば単回帰は不適切と分かることなので、間抜けと言ったほうが良いでしょうね。

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