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論文におけるマンホイットニー U 検定の結果の書き方

ノンパラメトリック検定のマンホイットニー U 検定を実施した際に、p 値以外の結果はどのように書いたらよいのだろうか?

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目次

マンホイットニーの U 検定

マンホイットニーの U 検定とは、母集団が正規分布しているかどうか、判断がつかない場合、母集団が正規分布していることを前提としない検定のことである

母平均や母分散などの母数(パラメータ)を問わないため、ノンパラメトリック検定と呼ばれる

平均順位の差の検定と言える

実際の計算についてはこちらを参照

マンホイットニーの U 検定の結果の書き方

マンホイットニーの U 検定を実施すると、p 値が表示される

しかし、p 値以外は、どんな数値を表にするのだろうかと疑問に思うだろう

何かほかに書かなくてよいのだろうか

しかし、上述のとおり、母平均の推定値である標本平均や、母分散の推定値である不偏分散の平方根である標準偏差を書くのは、変ではないのか

なぜなら、パラメータを問わないノンパラメトリック検定なのだから

では、何を書けばよいのだろうか

結論は、平均値と標準偏差である

これまでに言っていることと矛盾しているが、実例に照らせば、平均値と標準偏差を提示している研究が多い

中央値、第 1 四分位、第 3 四分位を書いてもよいだろう

最小値、最大値を付加してもよいだろう

以下に、実例を挙げる

いずれもオンラインで無料で公開されている論文を引用している

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マンホイットニーの U 検定の結果

以下の論文は、Table 1 に記載があり、平均と標準偏差のみ記載がある

English Speaking Anxiety: A Study of the Effect of Gender on Iranian EFL University Students’ Perceptions

以下論文では、Table 2 に掲載されている

平均と標準偏差が表示されている

Gender differences in oral health status and behavior of Greek dental students: A meta-analysis of 1981, 2000, and 2010 data – PMC

以下の論文も Table 2 に記載があり、Mean と 25 %、75 % を示している

25 % は第 1 四分位、75 % は 第 3 四分位の意味である

The Effect of Dressing Styles and Attitudes of Psychiatrists on Treatment Preferences: Comparison between Patients and Psychiatrists – PMC

以下の論文も Table 2 で、こちらは、Mean, SD, Min, Max を示している

Passion, grit and mindset: Exploring gender differences

まとめ

マンホイットニーの U 検定の結果の書き方について見てきた

パラメータを使わない、ノンパラメトリック検定であるが、パラメータ推定値の平均値と標準偏差が書かれている

矛盾しているが、それに従うのが良い

なぜなら、論文は、先行論文から書き方を学ぶのが一番良いからだ

参考になれば

参考文献

English Speaking Anxiety: A Study of the Effect of Gender on Iranian EFL University Students’ Perceptions

Gender differences in oral health status and behavior of Greek dental students: A meta-analysis of 1981, 2000, and 2010 data – PMC

The Effect of Dressing Styles and Attitudes of Psychiatrists on Treatment Preferences: Comparison between Patients and Psychiatrists – PMC

Passion, grit and mindset: Exploring gender differences

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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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この記事を書いた人

統計 ER ブログ執筆者

元疫学研究者

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