平均値の比較、if文

統計解析 06 クラス : 第11回 (12/22/05)

　今回は、単変量の集計としてよく利用される平均値の検定方法について紹介する。仮定条件や判断基準等、一見複雑に見える論理展開なので、混乱しないように理解してほしい。
　後半では、条件に合致した場合に、特定の処理を実行するための if 文について紹介する。

平均値の比較 : 2つのグループの「平均値」に差があると言えるのか?
- Aクラスと Bクラスで試験の成績に差があると言えるのか?
- 薬を投与する/しないで成分(血糖値等)に差があると言えるのか?
- 身長(や体重や胸囲や小遣い額)は性別によって差があると言えるのか?
- 小遣い額は自宅生と下宿生で差があると言えるのか?
- ...
- 各分布が正規分布に従っているかどうかによって方法が異なる
  - パラメトリック検定(正規性を仮定) : t検定 (Student のt検定)、Welch の検定
  - ノンパラメトリック検定(正規性を仮定せず) : Wilcoxon検定
- パラメトリック検定では、
  両群の分散(標準偏差)が等しいと見なせるかによって方法が異なる : F検定
  - 等分散 : t検定 (Student のt検定) : Equal
  - 不等分散 : Welch の検定 : Unequal
- 判断基準(検定基準)
  - どれくらいの割合(確率)でその仮説が発生するか?
  - 確率が小さい ==> 稀なこと(普通ではない) ==> 差がある(「有意」と言う)
  - 5% 有意、1% 有意 : 今までの慣習から
- 仮定(帰無仮説)に対して
  - 「両群の分散は等しい」と仮定した時 : 「有意」に等しい/等しくないを判定
  - 「両群の平均に差はない」と仮定した時 : 「有意」に差がある/ないを判定
- 論理展開の理解 : 出力結果の見方だけでなく、どうしてそのように考えるかを含めて理解してほしい。

正規性の確認
各分布を正規分布と見て良いかは、第7回の第1節で説明した「proc univariate」の「Normal Probability Plot」で判断する。「plot オプション」を忘れないように。

プログラム : les1101.sas
/* Lesson 11-1 */ /* File Name = les1101.sas 12/22/05 */ data gakusei; infile 'all05be.prn' firstobs=2; input sex $ shintyou taijyuu kyoui jitaku $ kodukai carryer $ tsuuwa; if sex^='M' & sex^='F' then delete; : 性別不明は除外する proc print data=gakusei(obs=5); run; proc sort data=gakusei; by sex; run; proc univariate data=gakusei plot; var shintyou taijyuu kyoui kodukai; by sex; run;

出力結果 : les1101.lst
SAS システム 8 21:26 Wednesday, December 21, 2005 -------------------------------- SEX=F --------------------------------- Univariate Procedure Variable=SHINTYOU Normal Probability Plot 172.5+ ++*++* | *****+*+**+* | *********++ | *********+ | +*******+ 147.5+*++*+*++** +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+ -2 -1 0 +1 +2 SAS システム 15 21:26 Wednesday, December 21, 2005 -------------------------------- SEX=F --------------------------------- Univariate Procedure Variable=TAIJYUU Normal Probability Plot 57.5+ *****+*+++* | **********+*+ 47.5+ ***********++ | ****+**+*++ 37.5++*+++*+ +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+ -2 -1 0 +1 +2 SAS システム 22 21:26 Wednesday, December 21, 2005 -------------------------------- SEX=F --------------------------------- Univariate Procedure Variable=KYOUI Normal Probability Plot 92.5+ ++++*+++ | **********+*+*+++* 82.5+ *****+**+**+*+++ | ++*++**+*++++ 72.5++++*+ +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+ -2 -1 0 +1 +2 SAS システム 29 21:26 Wednesday, December 21, 2005 -------------------------------- SEX=F --------------------------------- Univariate Procedure Variable=KODUKAI Normal Probability Plot 325000+ * | | * 175000+ ** * +++ | *****++++++ | +********** 25000+* * * ******************** +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+ -2 -1 0 +1 +2 SAS システム 36 21:26 Wednesday, December 21, 2005 -------------------------------- SEX=M --------------------------------- Univariate Procedure Variable=SHINTYOU Normal Probability Plot 187.5+ ** | *********++ | **********+ 172.5+ ***********+ | *********++ | *+*******+ 157.5+**+ +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+ -2 -1 0 +1 +2 SAS システム 43 21:26 Wednesday, December 21, 2005 -------------------------------- SEX=M --------------------------------- Univariate Procedure Variable=TAIJYUU Normal Probability Plot 105+ * | ** | ** +++ 75+ *********+++ | **************** | ****************+ 45+**++*+++++ +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+ -2 -1 0 +1 +2 SAS システム 50 21:26 Wednesday, December 21, 2005 -------------------------------- SEX=M --------------------------------- Univariate Procedure Variable=KYOUI Normal Probability Plot 115+ * * | ***+*+++++++ | **********+*+* 85+ *************++ | +*+*+**++++ |++++ 55+ * +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+ -2 -1 0 +1 +2 SAS システム 57 21:26 Wednesday, December 21, 2005 -------------------------------- SEX=M --------------------------------- Univariate Procedure Variable=KODUKAI Normal Probability Plot 325000+ * | | * 175000+ ****** **+++ | *******++++++ | ++******++ 25000+** ************************** +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+ -2 -1 0 +1 +2

解釈
- 基準線にどの程度乗っているかで判断する
- 正規分布と言っても良さそう : 身長(男, 女)、体重(女)
- 正規分布から若干離れてる : 体重(男)、胸囲(男、女)
- 正規分布とは言えなさそう : 小遣い額(男, 女)
- 比較する両群ともが正規分布の場合は、パラメトリック検定が使える。<=== 身長
- 比較する両群の少なくとも片方が正規分布でない場合は、ノンパラメトリック検定を使う。<=== 体重、胸囲、小遣い額

パラメトリック検定 : t 検定、Welch の検定

個々の分布が正規分布であることを仮定している。
両群の分散が等しい(等分散)かどうか依って、検定方法を使い分ける。

プログラム : les1102.sas
/* Lesson 11-2 */ /* File Name = les1102.sas 12/22/05 */ data gakusei; infile 'all05be.prn' firstobs=2; input sex $ shintyou taijyuu kyoui jitaku $ kodukai carryer $ tsuuwa; if sex^='M' & sex^='F' then delete; proc print data=gakusei(obs=10); run; proc ttest data=gakusei; : t検定 class sex; : 分類したい特性変数の指定 var shintyou taijyuu kyoui kodukai; : 比較したい変量名 run; :

出力結果 : les1102.lst
SAS システム 2 21:26 Wednesday, December 21, 2005 TTEST PROCEDURE Variable: SHINTYOU SEX N Mean Std Dev Std Error ----------------------------------------------------------------------- F 108 159.12222222 5.44071417 0.52353297 M 219 172.12557078 5.45652408 0.36871773 Variances T DF Prob>|T| --------------------------------------- Unequal -20.3068 213.7 0.0001 Equal -20.2868 325.0 0.0000 For H0: Variances are equal, F' = 1.01 DF = (218,107) Prob>F' = 0.9875 SAS システム 3 21:26 Wednesday, December 21, 2005 TTEST PROCEDURE Variable: TAIJYUU SEX N Mean Std Dev Std Error ----------------------------------------------------------------------- F 77 48.57142857 4.67993638 0.53332825 M 219 62.01735160 7.93620032 0.53627872 Variances T DF Prob>|T| --------------------------------------- Unequal -17.7779 226.6 0.0001 Equal -14.0248 294.0 0.0000 For H0: Variances are equal, F' = 2.88 DF = (218,76) Prob>F' = 0.0000 SAS システム 4 21:26 Wednesday, December 21, 2005 TTEST PROCEDURE Variable: KYOUI SEX N Mean Std Dev Std Error ----------------------------------------------------------------------- F 41 83.02439024 3.95908957 0.61830591 M 67 88.49253731 8.43580596 1.03059773 Variances T DF Prob>|T| --------------------------------------- Unequal -4.5498 100.6 0.0001 Equal -3.8914 106.0 0.0002 For H0: Variances are equal, F' = 4.54 DF = (66,40) Prob>F' = 0.0000 SAS システム 5 21:26 Wednesday, December 21, 2005 TTEST PROCEDURE Variable: KODUKAI SEX N Mean Std Dev Std Error ----------------------------------------------------------------------- F 105 49238.09523810 45543.57039176 4444.59736677 M 210 47852.38095238 50103.26292794 3457.45361572 Variances T DF Prob>|T| --------------------------------------- Unequal 0.2461 226.7 0.8058 Equal 0.2384 313.0 0.8117 For H0: Variances are equal, F' = 1.21 DF = (209,104) Prob>F' = 0.2753

結果の見方 : 二段階、このデータでは?
- 等分散と言えるか? : Prob> F'
  - 身長(98.8%)と小遣い(27.5%)は等分散であると言える ===> t検定 : Equal の項
  - 体重(0.00%)と胸囲(0.00%)は等分散であると言えない ===> Welchの検定 : Unequal の項
- 平均に差があると言えるか? : Prob>|T|
  - 身長(0.00%, Equal の項)や体重(0.01%, Unequal の項)、胸囲(0.01%, Unequal の項)は性別によって平均に差があると言える。
  - 小遣い(81.2%, Equal の項)は性別によって平均に差があるとは言えない。
  - ただし、体重、胸囲、小遣い額の分布のどちらか一方、または両方が正規分布とは言えないので、身長以外の結論は信憑性に欠ける。よって、体重、胸囲、小遣い額については次節で説明するノンパラメトリック検定の結果を待つ必要がある。
- 検定基準
  - どれくらいの割合(確率)でその仮説が発生するか?
  - 確率が小さい ==> 稀なこと(普通ではない) ==> 有意(分散が等しいとは言えない、平均に差がある)
  - 5% 有意、1% 有意 : 今までの慣習から
[演習1] 上記の結果を、自宅生/下宿生間の差として検定した場合、身長、体重、胸囲、小遣い額に差があると言えるか各自で結論づけてみよ

ノンパラメトリック検定 : Wilcoxon 検定

各分布が正規分布に従っている必要はない
分布が不明なときはノンパラメトリック手法を使う
少数例、医学分野、血圧、...

プログラム : les1103.sas

/* Lesson 11-3 */ /* File Name = les1103.sas 12/22/05 */ data gakusei; infile 'all05be.prn' firstobs=2; input sex $ shintyou taijyuu kyoui jitaku $ kodukai carryer $ tsuuwa; if sex^='M' & sex^='F' then delete; proc print data=gakusei(obs=10); run; proc npar1way data=gakusei wilcoxon; : wilcoxon 検定 class sex; : 分類したい特性変数の指定 var shintyou taijyuu kyoui kodukai; : 比較したい変量名 run; :

出力結果 : les1103.lst
SAS システム 2 21:26 Wednesday, December 21, 2005 N P A R 1 W A Y P R O C E D U R E Wilcoxon Scores (Rank Sums) for Variable SHINTYOU Classified by Variable SEX Sum of Expected Std Dev Mean SEX N Scores Under H0 Under H0 Score F 108 6903.5000 17712.0 803.510230 63.921296 M 219 46724.5000 35916.0 803.510230 213.353881 Average Scores Were Used for Ties Wilcoxon 2-Sample Test (Normal Approximation) (with Continuity Correction of .5) SAS システム 3 21:26 Wednesday, December 21, 2005 N P A R 1 W A Y P R O C E D U R E S = 6903.50 Z = -13.4510 Prob > |Z| = 0.0001 T-Test Approx. Significance = 0.0001 Kruskal-Wallis Test (Chi-Square Approximation) CHISQ = 180.95 DF = 1 Prob > CHISQ = 0.0001 SAS システム 4 21:26 Wednesday, December 21, 2005 N P A R 1 W A Y P R O C E D U R E Wilcoxon Scores (Rank Sums) for Variable TAIJYUU Classified by Variable SEX Sum of Expected Std Dev Mean SEX N Scores Under H0 Under H0 Score F 77 3782.5000 11434.5000 645.450003 49.123377 M 219 40173.5000 32521.5000 645.450003 183.440639 Average Scores Were Used for Ties Wilcoxon 2-Sample Test (Normal Approximation) (with Continuity Correction of .5) SAS システム 5 21:26 Wednesday, December 21, 2005 N P A R 1 W A Y P R O C E D U R E S = 3782.50 Z = -11.8545 Prob > |Z| = 0.0001 T-Test Approx. Significance = 0.0001 Kruskal-Wallis Test (Chi-Square Approximation) CHISQ = 140.55 DF = 1 Prob > CHISQ = 0.0001 SAS システム 6 21:26 Wednesday, December 21, 2005 N P A R 1 W A Y P R O C E D U R E Wilcoxon Scores (Rank Sums) for Variable KYOUI Classified by Variable SEX Sum of Expected Std Dev Mean SEX N Scores Under H0 Under H0 Score F 41 1493.50000 2234.50000 157.094830 36.4268293 M 67 4392.50000 3651.50000 157.094830 65.5597015 Average Scores Were Used for Ties Wilcoxon 2-Sample Test (Normal Approximation) (with Continuity Correction of .5) SAS システム 7 21:26 Wednesday, December 21, 2005 N P A R 1 W A Y P R O C E D U R E S = 1493.50 Z = -4.71371 Prob > |Z| = 0.0001 T-Test Approx. Significance = 0.0001 Kruskal-Wallis Test (Chi-Square Approximation) CHISQ = 22.249 DF = 1 Prob > CHISQ = 0.0001 SAS システム 8 21:26 Wednesday, December 21, 2005 N P A R 1 W A Y P R O C E D U R E Wilcoxon Scores (Rank Sums) for Variable KODUKAI Classified by Variable SEX Sum of Expected Std Dev Mean SEX N Scores Under H0 Under H0 Score F 105 17613.0 16590.0 758.145796 167.742857 M 210 32157.0 33180.0 758.145796 153.128571 Average Scores Were Used for Ties Wilcoxon 2-Sample Test (Normal Approximation) (with Continuity Correction of .5) SAS システム 9 21:26 Wednesday, December 21, 2005 N P A R 1 W A Y P R O C E D U R E S = 17613.0 Z = 1.34869 Prob > |Z| = 0.1774 T-Test Approx. Significance = 0.1784 Kruskal-Wallis Test (Chi-Square Approximation) CHISQ = 1.8207 DF = 1 Prob > CHISQ = 0.1772

結果の見方 : Prob>|Z|
- この手法では身長/体重/胸囲/小遣いの検定結果はパラメトリック手法と同じであった。
- 身長(0.01%)や体重(0.01%)、胸囲(0.01%)は性別によって平均に差があると言える。
- 小遣い(17.7%)は性別によって平均に差があるとは言えない。
[演習2] 上記の結果を、自宅生/下宿生間の差として検定した場合、身長、体重、胸囲、小遣い額に差があると言えるか各自で結論づけてみよ

対応のある 2群の検定

薬の投与前後での測定、運動の前後での測定、処置の前後、...
proc univariate の中で表示されている : 第7回の第1節
詳しくは配布資料を参照のこと

プログラム : les1104.sas

/* Lesson 11-4 */ /* File Name = les1104.sas 12/22/05 */ data pair; : input x y @@; : @@ は 1行に複数のデータがあることを示す dif=x-y; : 差(difference)を計算する cards; : データをプログラム内に記述する 3.51 3.39 3.07 3.39 3.29 3.20 3.03 3.11 : x1,y1, x2,y2, x3,y3, x4,y4, 3.38 3.17 3.30 3.09 3.15 3.17 3.25 3.09 : x5,y5, x6,y6, x7,y7, x8,y8 ; : : proc print data=pair; : run; : proc univariate data=pair plot; : var dif; : 差について run; :

出力結果 : les1104.lst
SAS システム 1 21:26 Wednesday, December 21, 2005 OBS X Y DIF 1 3.51 3.39 0.12 2 3.07 3.39 -0.32 3 3.29 3.20 0.09 4 3.03 3.11 -0.08 5 3.38 3.17 0.21 6 3.30 3.09 0.21 7 3.15 3.17 -0.02 8 3.25 3.09 0.16 SAS システム 2 21:26 Wednesday, December 21, 2005 Univariate Procedure Variable=DIF Moments N 8 Sum Wgts 8 Mean 0.04625 Sum 0.37 Std Dev 0.180629 Variance 0.032627 Skewness -1.31523 Kurtosis 1.511099 USS 0.2455 CSS 0.228388 CV 390.5489 Std Mean 0.063862 T:Mean=0 0.724218 Pr>|T| 0.4924 Num ^= 0 8 Num > 0 5 M(Sign) 1 Pr>=|M| 0.7266 Sgn Rank 7 Pr>=|S| 0.3594 SAS システム 5 21:26 Wednesday, December 21, 2005 Univariate Procedure Variable=DIF Stem Leaf # Boxplot 2 11 2 | 1 26 2 +-----+ 0 9 1 | + | -0 82 2 +-----+ -1 | -2 | -3 2 1 | ----+----+----+----+ Multiply Stem.Leaf by 10**-1 SAS システム 6 21:26 Wednesday, December 21, 2005 Univariate Procedure Variable=DIF Normal Probability Plot 0.25+ *++++* | *++*+++ | *++++ -0.05+ *+++*++ | +++++ | ++++++ -0.35+ +++++ * +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+ -2 -1 0 +1 +2

結果の見方 :
- T:Mean=0 : 平均=0 (帰無仮説)の検定のための t 統計量
- Pr>=|T| : t 統計量の両側有意確率
  - t 統計量を適用する場合は、差の分布が正規分布に従っていることを仮定している
  - 差の分布が正規分布をしているかを確認するには : Normal Probability Plot
- M(Sign) : 母集団の中央値がゼロであるという仮説を検定するための符合付き順位和検定統計量
- Pr>=|M| : 母集団の中央値がゼロであるという仮説の下で、その符合統計量よりも大きい絶対値が得られる確率
- Sgn Rank : 平均=0 (帰無仮説)の検定のための符合付き順位和検定統計量
- Pr>=|S| : 符合付き順位和検定統計量のための近似的有意確率
- この例では、ほぼ正規分布と言えそうだ。少数サンプルなので確度は低い。
- どの統計指標を用いても、差がゼロであることが結構な確率で起りそう : 49.2%(Pr>=|T| の項), 72.7%(Pr>=|M| の項), 35.9%(Pr>=|S| の項)。
  つまり、差があるとは言えない。薬が効いているとは断定できない。

if 文 : ある条件に合致した場合に、特定の処理を実行する。
[例1] 目的のサンプルだけを抽出する : 条件を書き並べる
[例2] 変量の値を割り当てなおす : 新しい値を右辺に書く
[例3] 新しい変量を定義する : 新しい変量を左辺に書く
[例4] 複数の処理をさせたい場合 : do ～ end で囲む
[比較演算子]
= : 等しい
^= : 等しくない
> : より大きい
< : より小さい
>= : 以上
<= : 以下
[論理演算子]
^ : 否定(NOT)
& : 論理和(AND)
| : 論理積(OR)
次回は、... : 01月12日 13:10
- 二変量の関係
- 多変量解析 : 単回帰分析、重回帰分析、...
- ...
- 良い年をお迎え下さい。
[おまけ1] 変数変換 : 新しい変量の算出 : [注意] 以下はあくまでも計算できることの例です。
以下に示したような演算子や関数を使って、新しい変量を生成することができる。利用可能なものの一部を掲載しておく。
data gakusei; infile 'all05a.prn' firstobs=2; input sex $ shintyou taijyuu kyoui jitaku $ kodukai carryer $ tsuuwa; dekasa=shintyou+taijyuu+kyoui; : 変量間の加減乗除 kyo_2=kyoui**2; : 二乗 kyo_sr=sqrt(kyoui); : ルート
[算術演算子]
+ : 足し算を算出します。
- : 引き算を算出します。
* : 掛け算を算出します。
/ : 割り算を算出します。
** : 巾乗を算出します。
sqrt : 平方根(ルート)を算出します。
[数値関数]
arcos : 逆余弦(アークコサイン)を算出します。
arsin : 逆正弦(アークサイン)を算出します。
atan : 逆正接(アークタンジェント)を算出します。
cos : 三角関数の余弦(コサイン)を求めます。
cosh : 双曲線の余弦（コサイン）を求めます。
sin : 正弦（サイン）を算出します。
sinh : 双曲線正弦を算出します。
tan : 正接（タンジェント）を算出します。
tanh : 双曲線正接の値を算出します。
ceil : 引数より大きいかまたは等しい整数のうち最小の値を戻します。
floor : 引数より小さいかまたは等しい整数のうち最大のものを戻します。
fuzz : 引数と最も近い整数との差が10^-12以内のときに、その整数を戻します。
int : 小数部を切り捨てて、整数値を戻します。
round : 四捨五入します。
tranc : 指定された長さに切り捨てた数値を戻します。
[おまけ2] データの生成 : 乱数で(正規乱数) : 種(seed)の指定。種は任意の数値(普通は整数)。

data randnum; do i=1 to 200; x=rannor(12345); output; end; run;
プログラム例 : les1105.sas、出力結果 : les1105.lst
[乱数関数] : 乱数を生成する関数

rannor : 正規乱数を生威します。
ranuni : (0,1)の間の一様乱数を生成します。
ranbin : 二項分布に従う乱数を生成します。
rancau : コーシー乱数を生成します。
ranexp : 指数乱数を生成します。
rangam : ガンマ分布に従う乱数を生成します。
ranpoi : ポアソン分布に従う乱数を生成します。
rantbl : 指定した確率重み関数から、乱数を生成します。
rantri : 三角分布に従う乱数を生成します。
[おまけ3] 単変量、二変量を視覚的に捉えると? by Mathematica

$1 dim. Normal Distribution$ [式(a)] 1次元正規分布 N(0,1)
$2 dim. Normal Distribution$ [式(b)] 2次元正規分布 N({0,0},{1,1}, ρ=0.0)
$2 dim. Normal Distribution$ [式(c)] 2次元正規分布 N({0,0},{1,1}, ρ=0.7)
$2 dim. Normal Distribution$ [式(d)] 2次元正規分布 N({0,0},{1,1}, ρ=0.7)、y=1 で切り出し
$2 dim. Normal Distribution$ [式(e)] 2次元正規分布 N({0,0},{1,1}, ρ=0.7)、x+y=2 で切り出し

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