サンプルサイズが小さい場合、パラメータ間の相関関係を正しく見つけるにはどうすればよいですか?こんにちは、
残念ながら、最終的にサンプルは 3 つだけ残っており、これらのサンプルでは約 10 の異なる特性が決定されました。 これで、3 行 10 列のテーブルができました。 私がやりたいのは、これらのパラメータ間に 1 対 1 の傾向 (相関関係) があるかどうか、つまり、これらのパラメータの一部が他のパラメータと強い相関関係を持っているかどうかを把握することです。
そこで、JMPで多変量解析を行ったところ、うまくいきました。 しかし問題は、このサンプルサイズは確かな結論を導き出すには小さすぎるのでしょうか? その場合、サンプルサイズを正しく計算するにはどうすればよいですか?
誰かが、JMP が機能するのであれば、サンプル サイズは問題ないということだと言いましたが、私はこれには少し疑問を感じます。 あなたはどのように思いますか？
ご意見やご感想をよろしくお願いいたします。
基本的なデータ分析とモデリング結果の共有と伝達ウィンドウズRe: サンプルサイズが小さい場合、パラメータ間の相関関係を正しく見つけるにはどうすればよいですか?まず、コミュニティへようこそ。複数のデータ列がある場合、JMP は多変量分析を実行できます。役に立たないかもしれませんが、「機能」しないわけではありません。 さらに難しい質問は、この研究の結果が将来的に真実であるとどの程度確信しているかということです（これが「確かな結論」という意味であると仮定して）。これを統計的にのみ評価できることはほとんどありません (これに異論がある人もいると思います)。 問題は、手元にあるサンプルが将来の状況をどの程度反映しているかということです。 貴社の SME が、貴社が所有する 3 つのサンプルが「すべてのサンプル」のどの程度を代表するものであるかについて、何らかのガイダンスを提供していただければ幸いです。疑ってしまうでしょう。3 つのサンプルはどのようにして入手されましたか?
「残念ながら、今後の実験（今後の実験、明日の生産）は、今回の実験とは異なる環境条件（温度、材料、人）の影響を受けることになります…それは主題に関する知識によってのみ可能ですおそらく、より広範囲の条件をカバーするためのさらなる実験によって助けられ、将来の環境条件が今日の環境条件と十分に近いかどうかを、誤るリスクを伴いながら判断できる可能性がある。手元にある結果の使用を許可する」
デミング博士
サンプリングを効率的に行う方法があり、それによって研究の推論空間が増加し、それによって研究が将来適用される可能性が高まります。
Re: サンプルサイズが小さい場合、パラメータ間の相関関係を正しく見つけるにはどうすればよいですか?素早いご返信、そしてようこそありがとうございます!おっしゃるとおり、結果が将来も有効であるかどうかは、単に統計結果に依存するものではありません。 しかし、実際的な意味も考慮する必要があります。 この質問を提案するときに私が理解しようとしていたのは、統計的な観点、3 つのサンプル x 10 個の特性がそれらの特性間の相関関係を取得するのに十分であるかどうか。 相関関係 R2 を信じて、得られた結果の実際の意味を解釈し始めるべきでしょうか? （私の質問が明確になったかどうかはわかりません...ごめんなさい）。
3 つのサンプルは同じ方法で調製されましたが、タンパク質含有量が徐々に増加しました。
Re: サンプルサイズが小さい場合、パラメータ間の相関関係を正しく見つけるにはどうすればよいですか?サンプルが 3 つしかないため、観察される関係性には懐疑的でなければならないという事実は、統計の魔法をいくら駆使しても克服できるとは思えません。ブートストラップを試してみると、相関関係の信頼区間 (かなりよく一致するはずです) がどのようなものかをより具体的に感じることができます。その範囲はかなり広いと思いますが、それはあなたが人間関係についてどれだけ不確実であるべきかを示しています。したがって、JMP に不確実性とともに関係を推定させることができますが、最終的に問題となるのは、その結果を何に使用するかです。何かに点推定値を使用するのは危険だと思いますが、不確実性のシミュレーションと併せて使用すると役立つかもしれません。私の意見では、最終的には、発見した内容に自信をもつにはさらに多くのデータが必要になります。
