GraphPad Prism で Kruskal-Wallis 検定 Friedman 検定を実施してグラフを書く方法

GraphPad Prism は、簡単きれいに論文掲載可能なグラフを作成できるグラフ作成ソフトです!

しかも、検定が実行できて、有意差を示す「*」印を、グラフにすばやく書き入れることができます!

ここでは、分散分析のノンパラメトリック版である、Kruskal-Wallis(クラスカル・ウォリス)検定Friedman(フリードマン)検定の実行例をご紹介します!

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目次

GraphPad Prism で Kruskal-Wallis 検定を実施してグラフを書く方法

Kruskal-Wallis 検定のためのデータ準備

Kruskal-Wallis 検定のためのデータは、カラムプロットと呼ばれる形式で入力します。

入力の仕方は、ダネット検定 Dunnett’s test のときと同じなので、参考にしてください。

以下のようにデータを入力します。

カラムプロットデータセット例

Kruskal-Wallis 検定の実施

次に左端のカラムから、「新しい分析」をクリックします。

新しい分析をクリック

「データ分析」窓が開いたら、「カラム分析」の「1-way ANOVA(及び、ノンパラメトリック、・・・」が選択されているのを確認して、OK をクリックします。

データ分析窓

すでに一回分析している場合は、以下のダイアログが開きますので、再度分析のほうが選択されているのを確認して、OK をクリックします。

再度分析を選択

「パラメータ」窓が開いて、検定の設定をしていきます。

まず、「実験意図」タブで、「マッチング、対応なし」を選択し、「いいえ、ノンパラメトリック検定を行う」を選択します。

実験意図の設定

「繰り返し測定」タブは、何も選択しません。

繰り返し測定タブ

「多重比較」タブでは、「各列の順位平均をその他の列の順位平均で比較する」を選択します。

そうすると、多重比較も同時にできます。

多重比較タブ

「オプション」タブでは、多重比較検定を「多重比較の修正:統計的な仮説検定を使用(推奨)検定:Dunn」を選択します。

Dunn 検定の文献情報は、こちらです。

多重比較のオプション

最後に、OK をクリックすると、検定が実行されます。

「ANOVA の結果」タブが、Kruskal-Wallis 検定の結果が表示されているタブです。

P 値が、<0.0001 で、統計学的有意であり、いずれかの群が異なると言えます。

Kruskal-Wallis 検定結果

多重比較は、Dunn 検定の結果です。

黄色ハイライトが統計学的有意に異なる群間です。

調整済み P 値は、そのまま有意水準(0.05)と比較すれば、有意かどうか判断できるようになっています。

多重比較の結果

グラフの書き方と検定結果の書き入れ方

では、今回の 6 グループのデータをグラフにして、検定結果を書き入れてみましょう。

左端の「新しいグラフ」を選択します。

新しいグラフ

「新規グラフの作成」窓で、「箱ひげ図&バイオリン」タブを選択し、左から 2 番目の箱ひげ図を選択します。

新規グラフ窓

プロット:は、「ひげ:最小値から最大値」を選択しておきます。

OK をクリックすると、グラフが書かれます。

箱ひげ図

ひげの長さの種類は全部で 6 種類から選べます。

ひげの長さの種類

例えば、ひげ: 10-90 パーセンタイルを選択すると、以下のように、ひげからはみ出す飛び離れたデータ点がプロットされます。

箱ひげ図 10-90 パーセンタイル

この 10-90 パーセンタイルのひげは、EZR の標準仕様です。

箱ひげ図 EZR

ちなみに、R の標準は、四分位範囲(interquartile range, IQR)の 1.5 倍という設定です。箱ひげ図 R 標準

SPSS の箱ひげ図も、IQR の 1.5 倍という設定が標準です。

箱ひげ図 SPSS 標準

どれが絶対的に正しいということはないので、問われたときにきちんと説明できるようにしてあれば、大丈夫です。

GraphPad Prism のグラフに戻ります。

以下の黄色ハイライト部分のタイトルなどは変更できます。グラフタイトル変更

クリックして、タイトルなどを書き入れると以下のようになります。

タイトルなどを書き入れたところ

最後に、このグラフに検定結果の「*」を入れていく方法をご紹介します。

上部のリボン部分に、図形というセクションを見つけて、「*」マークをクリックします。

*マーク

別の解析を先に実施していると、ペアごとの比較結果の形式窓が開きます。

ここで、「Kruskal-Wallis 検定 — データ 1」を選択して、OK をクリックします。

ペアごとの比較結果の形式

「外観」と「グラフの比較」タブが現れるので、「外観」タブを選択します。

外観とグラフの比較

「外観」タブで、「表示する P 値」セクションの、「P 値の大きさが次の値以下の比較のみ 0.05」を選択します。

表示する P 値選択

OK をクリックすると、統計学的有意な群間のみに、「*」マークがついて、グラフが完成します。

Kruskal-Wallis 検定グラフの完成

GraphPad Prism で Friedman 検定を実施してグラフを書く方法

Friedman 検定のためのデータ準備

Friedman 検定は、ノンパラメトリック版反復測定分散分析です。

データの入力方法は、Kruskal-Wallis 検定と同じく、カラムプロット形式で入力します。

入力方法は、こちらの反復測定データの入力と同じなので、参考にしてください。

以下のように、データを入力します。

縦方向に、対象者が並んでいて、横方向は、複数回反復測定した測定値が並んでいます。

反復測定データ入力例

Friedman 検定の実施

Friedman 検定は、左端の「新しい分析」をクリックして、実施します。

新しい分析

「データ分析」窓で、「カラム分析」の「1-way ANOVA(及び、ノンパラメトリック、・・・」が選ばれていることを確認して、OK をクリックします。

データ分析窓

同じデータで分析したことがあると、以下のダイアログボックスが現れます。

再度分析

再度分析して、新しい結果シートを作成するほうが選ばれていることを確認して OK をクリックします。

「パラメータ」窓の「実験意図」タブでは、「各行は、マッチしているデータ、又は繰り返し測定データです」を選択します。

また、残差のガウス分布仮定は、「いいえ、ノンパラメトリック検定を行う」を選択します。

実験意図

「繰り返し測定」タブは、特に選択することはなく、次のタブに移ります。

繰り返し測定タブ

「多重比較」タブでは、「各列の平均順位をコントロール列の平均順位で比較する」を選択します。

この選択肢は、ベースラインとの比較を行う方法です。

このとき、総当たりで比較したい場合は、「各列の順位平均をその他の列の順位平均で比較する」を選択します。

多重比較タブ

「オプション」タブでは、多重比較検定として「多重比較の修正:統計的な仮説検定を使用(推奨)検定:Dunn」を選択します。

Dunn 検定の文献情報は、こちらです。

オプションタブ

OK をクリックすると、検定結果が表示されます。

Friedman 検定は、P <0.0001 と、どの時点も差がないという帰無仮説が棄却されて、統計学的にいずれかの時点が異なることが示されました。

Friedman 検定結果

多重比較タブをクリックすると、Dunn の多重比較検定の結果が表示されます。

8 vs 12, 8 vs 14 の比較が、いずれも P <0.0001 で統計学的有意に異なることが示されています。

Dunn 検定結果

グラフの書き方と検定結果の書き入れ方

グラフを書くには、左端の「新しいグラフ」をクリックして作成します。

新しいグラフ

「新規グラフの作成」窓が開いたら、「箱ひげ図&バイオリン」セクションをクリックします。

新しいグラフの作成

左から二番目の箱ひげ図を選択し、「ひげ:最小値から最大値」が選ばれていることを確認します。

箱ひげ図

OK をクリックすると、グラフが書かれます。

箱ひげ図

黄色ハイライト部分をクリックするとタイトルが変更できます。

タイトル、軸ラベルを変更したら、あと少しで完成です。

グラフ完成版

最後に、グラフに先ほどの検定結果の「*」を書き加えるために、上部リボンの「図形」から「*」をクリックします。

アスタリスク

分析結果が複数ある場合は、グラフにする分析を選ぶ窓が出てくるので、「Friedman 検定 — データ 1」を選択して、OK をクリックします。

グラフにする分析の選択

「ペアごとの比較結果の形式」窓内の「外観」タブをクリックします。

外観タブをクリック

「表示する P 値」の「P 値の大きさが次の値以下の比較のみ 0.05」を選択して、OK をクリックします。

有意な P のみ表示

統計学的有意な差が検出された比較のみに「*」がつきました。

これで、グラフの完成です。

グラフ完成形アスタリスク付き

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まとめ

簡単きれいに論文掲載品質のグラフが作成できる GraphPad Prism で、Kruskal-Wallis 検定、Friedman 検定、及びそれぞれのグラフ作成の方法を紹介しました。

ノンパラメトリックな方法は、平均値や標準偏差を使わないため、それに合わせて中央値や四分位範囲を用いる箱ひげ図で、グラフ表現してみました。

GraphPad Prism を使うと、3 群以上の検定も多重比較もいっぺんに実施できて、グラフにもすぐに書き入れることができるので、研究発表のプレゼンにも、論文の図にも最適です。

まだ、試したことがない人は、一度試してみてはいかがでしょうか?

参考サイト・トライアルサイト

医学統計解析ソフト GraphPad Prism 9

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第1章臨床研究ではなぜ統計が必要なのか?計画することの重要性
  • 推定ってどんなことをしているの?
  • 臨床研究を計画するってどういうこと?
  • どうにかして標本平均を母平均に近づけられないか?
第2章:研究目的をどれだけ明確にできるのかが重要
  • データさえあれば解析でどうにかなる、という考え方は間違い
  • 何を明らかにしたいのか? という研究目的が重要
  • 研究目的は4種類に分けられる
  • 統計専門家に相談する上でも研究目的とPICOを明確化しておく
第3章:p値で結果が左右される時代は終わりました
  • アメリカ統計協会(ASA)のp値に関する声明で指摘されていること
  • そうは言っても、本当に有意差がなくてもいいの…?
  • なぜ統計専門家はp値を重要視していないのか
  • 有意差がない時に「有意な傾向があった」といってもいい?
  • 統計を放置してしまうと非常にまずい
第4章:多くの人が統計を苦手にする理由
  • 残念ながら、セミナー受講だけで統計は使えません。
  • インプットだけで統計が使えない理由
  • どうやったら統計の判断力が鍛えられるか?
  • 統計は手段なので正解がないため、最適解を判断する力が必要
第5章:統計を使えるようになるために今日から何をすれば良いか?
  • 論文を読んで統計が使えるようになるための5ステップ
第6章:統計を学ぶために重要な環境
  • 統計の3つの力をバランスよく構築する環境

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