歪んだデータと正規分布したデータの報告ですか?私は、複数のグループにまたがる連続数値データを評価する研究に携わっています。反復回数は少ない（グループあたりn=10）と認識されていますが、この研究ではこれを修正することはできません。おそらくこのため、本来であれば正規分布するはずの、関連する（性質が類似する）変数が歪んでしまっています（Shapiro-Wilk検定に基づく）。各ケースにおいて、グループ間の各変数の結果を評価する際には、それぞれノンパラメトリック検定とパラメトリック検定を適用していますが、データをどのように報告すればよいのか疑問に思います。歪んだデータは中央値と範囲で、正規分布データは平均値±標準偏差で報告されるとこれまで理解してきました。しかし、これを論文で報告する際に、この方法は煩雑に見えます。特に、私が示唆したように、左右の解剖学的距離のように変数の性質が類似している場合、なおさらです。一部のケースでデータが歪んでいる場合でも、論文全体で平均値と標準偏差を使用することは可能でしょうか？私は、それでも適切な種類の統計検定を適用します。
結果の共有と伝達Re: 歪んだデータと正規分布データの報告?ここに「正しい」とか「間違った」答えはないと思います。平均値と中央値は、中心傾向を表す異なる指標に過ぎないことを思い出してください。標準偏差は分散を表す指標の一つに過ぎません。平均値と中央値の両方を参照できない理由はあるのでしょうか？結局のところ、それらは単なる記述統計です。いずれにせよ…私は頻度分布そのものを示し、読者には単数形の「統計」ではなく、図自体から解釈してもらうようにするべきだと思います。
Re: 歪んだデータと正規分布データの報告?ピートさんの意見に賛成です。シューハート氏（『経済統制』94ページ）によれば、平均値と標準偏差はどちらも常に有用な統計値です。同氏の著書のその部分では、歪度と平坦度の指標にはほとんど付加価値がないと述べられています。
Re: 歪んだデータと正規分布データの報告?歪度が重要な役割を果たす他の分野もあるかもしれません。
寿命、死亡率、犯罪率、隕石などについて考えてみましょう...
- ある方向の外れ値は、他の方向の外れ値よりもはるかに恐ろしいです。
Re: 歪んだデータと正規分布データの報告?シューハートと議論する必要があるだろう。そのコメントは彼の本からそのまま引用されている。
Re: 歪んだデータと正規分布データの報告?うーん、簡単ではないですね...
Copilot の助けを借りて:
JMP の精神に則った応答です : )
正直に言うと、最初の質問から逸れてしまいました...
Re: 歪んだデータと正規分布データの報告?素晴らしいですね。AIがいかに間違っているかがよく分かります。「特殊原因」と「共通原因」という言葉はデミングの言葉です。シューハートは「割り当て可能」と「割り当て不可能/偶然/ランダム」という言葉を使って同じことを説明しました。
Re: 歪んだデータと正規分布データの報告?ありがとう、そうね！
「共通の目的」という言葉は、1947 年にハリー・アルパートによって作られたのですか?
シューハート氏がこの返答でなぜそれを使用したのかは分かりません。
おそらく彼は新しい用語を聞いて、それが役に立つと思ったのでしょう。
Re: 歪んだデータと正規分布データの報告?"シューハート氏がなぜこの返答でそれを使ったのかは分からない。」
彼はそうしなかった、それが私の主張です。あなたはAIを使ってシューハートが言ったであろうことを生成していますが、それは間違っています。デミングの「危機からの脱出」第11章を読んでください。
はい、アルパート博士は刑務所内での暴動をテーマにこのフレーズを作り出したのです。
Re: 歪んだデータと正規分布データの報告?「自分が何をしたかを言おうものなら、何でもできる」という古い統計学の格言は、まさにその通りですね！私の提案が受け入れられるという安心感を与えてくださり、ありがとうございます。
