事前事後計画での解析法

Masataka HIGUCHI @HIGUCHI_MA

介入研究をした場合，PreとPostの差分得点を群間で検定，というのがやはりシンプルで楽ちんだ。効果量もdで勝負できるし。ただしフォローアップ得点が入ってくるとややこしいな。潜在曲線モデルで検討することになるね。

Koji Hase @Koji_Hase

@HIGUCHI_MA　それいっつも迷うのですが、preを共変量として、postを従属変数とする共分散分析の方がよいという話をよく聞くのです。この前、@simizu706さんにも聞いたのですが。でも、上がったか、下がったかをイメージしやすいのは変化量ですよね。

Masataka HIGUCHI @HIGUCHI_MA

@Koji_Hase 決定的にどれが良いかという点に関しては，僕もぜひ知りたいです。A:事前を共変量として事後を従属変数にした共分散分析，B:事後ー事前の差分得点を従属変数にした分散分析，C:時点×群の分散分析あたりが基本の選択肢だと思いますが，お詳しい方いかがなんでしょうか？

kazutan @kazutan

@higuchi_ma @Koji_Hase 詳しくないのですが呼ばれてしまったので‥‥　明確な基準による選択は難しいかもですね

Koji Hase @Koji_Hase

@HIGUCHI_MA @kazutan @simizu706 とりあえず手元にあるさっきの本では、Bの変化量のt検定とCの交互作用の検定はまったく同じとあります。で、簡単なのでBがよいと。適用の前提条件という観点からは、Aは回帰の線形性を仮定しているが、Bは仮定を必要としない。

Koji Hase @Koji_Hase

@HIGUCHI_MA @kazutan @simizu706 （続き）仮に線形性が成り立ってたら、Bの変化量の検定は、回帰直線の傾きがちょうど1となることを仮定した分析になっている。Aの共分散分析はそんな仮定をおかないから、その意味で共分散分析の方がよりよい方法であるといえる。

kazutan @kazutan

@higuchi_ma @Koji_Hase この場合(pre-post)、BとCは分析結果ほぼ同じになるのではないかと思います。AとBは共にpre-postの差分を吟味することにはなります。Aはおおざっぱに言うとpreによって予測されたpostと実測値とのズレについて吟味、

Hiroshi Shimizu @simizu706

@HIGUCHI_MA @Koji_Hase @kazutan 呼ばれながらも登場遅れました。差の検定と時点×条件の交互作用は同じ結果になります。つまり、差の検定は「交互作用が有意だった」ということしかわかりません。続きます。

Koji Hase @Koji_Hase

（続き）と書いてあります。でも、AとBのどちらがいいかはさまざまな議論がなされてきた。とも書いてあるので、なんとも煮え切らないなあと。

Hiroshi Shimizu @simizu706

@HIGUCHI_MA @Koji_Hase @kazutan 可能性が残ります。なので（ここからは僕の意見ですが）、Time1を統制した分析のほうがいいのではないかと思います。

kazutan @kazutan

@simizu706 @HIGUCHI_MA @Koji_Hase けど平行性の問題がつきまとわないかな？

Hiroshi Shimizu @simizu706

@Koji_Hase @HIGUCHI_MA @kazutan 一生懸命書いてたらTL見逃してました。統計的にどっちがいいのかは、まぁ、わかんないっちゃあわかんないですね。Time1を統制することが意味があるかどうかというのは目的にもよりますし。

Masataka HIGUCHI @HIGUCHI_MA

@simizu706 @Koji_Hase @kazutan 平行性の仮定ができれば，Time1を統制した分析の方が望ましい，ということですかね。

Masataka HIGUCHI @HIGUCHI_MA

@simizu706 @Koji_Hase @kazutan 「Time1を統制することの意味」って実は結構難しい気もします。ランダムに2群に分けて一方に投薬，とかってよくあるパターンですが，この場合のTime1も統制すべきと考えられなくはないですよね...

kazutan @kazutan

@HIGUCHI_MA @simizu706 @Koji_Hase 同意です。平行性が仮定できれば統制のほうが望ましいかと(私は)思います

Hiroshi Shimizu @simizu706

@kazutan @HIGUCHI_MA @Koji_Hase 平行性の問題はありますね。それが気になる場合、Time1と実験要因の交互作用項を入れておけばいいんじゃないでしょうか。それなら群による効果の差を統制できるように思いまうs。

Hiroshi Shimizu @simizu706

@HIGUCHI_MA @Koji_Hase @kazutan そうですね。無作為割り付けならTime1には「差がないはず」なので。でも、一応統制しておいたほうがいいのはいいでしょうね。

kazutan @kazutan

@simizu706 @HIGUCHI_MA @Koji_Hase あ、その手があったね。もう共分散分析ではなくなるけど

Hiroshi Shimizu @simizu706

@kazutan @HIGUCHI_MA @Koji_Hase 最近いわゆる真面目な共分散分析は使ってる人あまりいないですね。回帰分析が主流になっている気もします。プールされた誤差項を使う方が検出力も高いですしね。

Koji Hase @Koji_Hase

@simizu706 @HIGUCHI_MA @kazutan もう途中から何がなんだか分からなくなってきましたがｗ、とりあえず統制した共分散分析の方がいいけれど、変化量のt検定もありかも。くらいに思っておけばよいということですね。

kazutan @kazutan

@simizu706 @HIGUCHI_MA @Koji_Hase 確かに「共分散分析」ってコテコテのは見なくなった気がする… その流れに関して傾向スコアをそろそろちゃんと学びたいと思うんだけど手がつけれないのよね

Hiroshi Shimizu @simizu706

@Koji_Hase @HIGUCHI_MA @kazutan そうですね。Time1の統制条件と実験条件がまったく同じなら、両方の方法は同じ結果を出すはずです（試してないですけど）。違いはそこだけじゃないでしょうか。

Koji Hase @Koji_Hase

@simizu706 @HIGUCHI_MA @kazutan なるほど。逆にいえば、Time 1の統制条件と実験条件の平均値に差があるかもという感じが見えれば、共分散分析がよいってことですね。とりあえず、なんとなくすっきりした気がします。ありがとうございました。

Masataka HIGUCHI @HIGUCHI_MA

@Koji_Hase @simizu706 @kazutan A:事前を共変量として事後を従属変数にした共分散分析が一番望ましいが平行性が前提，B:事後ー事前の差分得点を従属変数にした分散分析は交互作用の検定と等しい，C:時点×群の分散分析はBよりも主効果について言及できる点が○