WEBVTT
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00:00.000 --> 00:07.733 align:start line:25% position:65%
SAS チュートリアル
SAS Studio による
ノンパラメトリックな一元配置分散分析の実行
2
00:02.133 --> 00:07.733 align:middle line:90%
このビデオでは、SAS Studio で
「ノンパラメトリックな一元配置分散分析」を実行する方法を学びます。
3
00:09.433 --> 00:14.366 align:middle line:90%
ここでは、関節リウマチ用の薬の治験における
反応の違いを分析します。
4
00:14.666 --> 00:17.000 align:middle line:87%
この治験には女性のみが参加し、
5
00:17.066 --> 00:23.633 align:middle line:90%
反応は１から５までの順序尺度で測定しました。
５が最も良好な反応を示します。
6
00:23.800 --> 00:27.533 align:middle line:90%
順序のある結果の分布が正規分布になるとは
考えられないため、
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00:27.700 --> 00:30.233 align:middle line:87%
［一元配置分散分析］タスクは適切ではありません。
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00:31.266 --> 00:37.400 align:middle line:90%
最初に、画面左側のナビゲーションペインで
［タスク (とユーティリティ)］をクリックします。
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00:31.300 --> 00:37.400 align:start line:30% position:70%
ご注意：
このセクションは、SAS Studio のバージョンによって、
［タスク］または
［タスクとユーティリティ］と表示されます。
10
00:40.066 --> 00:43.400 align:middle line:87%
［統計量］というカテゴリがあります。
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00:40.100 --> 00:43.400 align:start line:30% position:70%
ご注意： 新しいバージョン（Release 3.5 など）では、
［タスク］カテゴリを展開すると、
［統計量］カテゴリが表示されます。
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00:43.533 --> 00:49.700 align:middle line:90%
このカテゴリの内容が表示されていない場合は、
［統計量］をダブルクリックして展開します。
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00:50.966 --> 00:55.566 align:middle line:90%
次に、［ノンパラメトリックな一元配置分散分析］を
ダブルクリックします。
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00:59.133 --> 01:01.433 align:middle line:87%
右側にタスクが開きます。
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01:03.566 --> 01:06.633 align:middle line:90%
画面を広く使えるように、
［ビューの最大化］ボタンをクリックします。
16
01:09.166 --> 01:17.300 align:middle line:90%
分析を実行するためには、
データセット、１つの従属変数、１つの分類変数が必要です。
17
01:18.066 --> 01:21.200 align:middle line:90%
ご覧のように、左側では
［データ］タブが既に表示されています。
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01:21.700 --> 01:25.800 align:middle line:90%
まず、［データ］フィールドの右横にある
［テーブルを選択］アイコンをクリックします。
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01:28.633 --> 01:35.400 align:middle line:90%
必要な操作は、ライブラリ名をダブルクリックして展開し、
データセット名をダブルクリックするだけです。
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01:36.466 --> 01:41.133 align:middle line:90%
ここでは、SASUSER ライブラリに含まれている
ARTHRITIS データセットを使います。
21
01:36.466 --> 01:41.466 align:start line:0% position:50%
ご注意：
SAS Studio の実行環境によっては、LIBSAS ライブラリが利用できない場合が
あります。その場合の代替操作を《 》で併記します。
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01:42.266 --> 01:48.400 align:middle line:90%
このデータセットは、SAS ドキュメントの NPAR1WAY プロシジャに
関する章で取り上げられています。
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01:42.300 --> 01:48.400 align:start line:0% position:50%
ヒント：
次の URL にアクセスすると、
ARTHRITIS データセットを作成するコードを参照できます。
このコードを入力して実行すると、WORK ライブラリに
ARTHRITIS データセットが作成されます。
http://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/68162/HTML/default/statug_npar1way_examples01.htm
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01:49.366 --> 01:54.000 align:middle line:90%
ご覧のように、SASUSER《WORK》ライブラリの矢印の記号を
クリックして展開してから、
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01:55.600 --> 01:58.700 align:middle line:87%
ARTHRITIS データセットをダブルクリックします。
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02:01.333 --> 02:03.333 align:middle line:87%
従属変数を指定するには、
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02:03.500 --> 02:11.900 align:middle line:90%
［従属変数］の右横にあるプラス記号をクリックし、
Response（=反応）をダブルクリックします。
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02:12.066 --> 02:17.633 align:middle line:90%
ご覧のように、ここで選択できる変数は、
データセット内の数値変数だけです。
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02:19.200 --> 02:25.566 align:middle line:90%
続いて、［分類変数］の右横にあるプラス記号をクリックし、
Treatment（=治療）をダブルクリックします。
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02:27.400 --> 02:34.466 align:middle line:90%
ここでは、文字変数のほか、
まだ使われていない数値変数も選択できます。
31
02:36.766 --> 02:39.000 align:middle line:87%
１つの変数（Freq）がまだ使われていません。
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02:39.066 --> 02:46.166 align:middle line:90%
Freq（=頻度数）列には、1 行のデータで表現されている
治験結果毎の参加人数が入っています。
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02:46.600 --> 02:49.233 align:middle line:87%
「追加役割］セクションを展開してから、
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02:50.133 --> 02:53.400 align:middle line:87%
［度数カウント］の右横にあるプラス記号をクリックし、
35
02:56.400 --> 02:59.533 align:middle line:87%
Freq をこの役割に設定します。
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03:01.000 --> 03:04.566 align:middle line:90%
ご覧のように、オプションを選択するたびに
コードが更新されます。
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03:06.000 --> 03:10.333 align:middle line:90%
次に、［オプション］タブに移動し、
モデルのオプションを設定していきます。
38
03:11.000 --> 03:14.900 align:middle line:90%
利用できる検定は、
検定する差のタイプでグループ化されています。
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03:14.966 --> 03:24.033 align:middle line:90%
［位置の差］のみの検定、［尺度の差］のみの検定、
［位置と尺度の差］の検定があります。
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03:26.900 --> 03:31.733 align:middle line:90%
また、［詳細］セクションには、
［正確な統計量の計算］に関するオプションもあります。
41
03:35.066 --> 03:38.833 align:middle line:90%
［検定］セクションに戻ると、
デフォルトで［Wilcoxon スコア］検定が選択されています。
42
03:39.300 --> 03:42.100 align:middle line:87%
このオプションには、箱ひげ図が含まれています。
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03:43.000 --> 03:48.733 align:middle line:90%
ここでは［中央値スコア］検定も選択しますが、
このオプションにも独自のプロットが含まれています。
44
03:48.866 --> 03:53.833 align:middle line:90%
中央値検定は、
裾が長い対称分布の場合に最も効果的です。
45
03:54.166 --> 03:58.300 align:middle line:90%
ここでは、デフォルト設定の［漸近検定］手法で
p 値を計算しますが、
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03:58.433 --> 04:02.166 align:middle line:90%
［検定］セクションの一番上にある［検定］で
［漸近検定と正確検定］を選択すれば、
47
04:02.300 --> 04:05.700 align:middle line:87%
正確な p 値を同時に要求することもできます。
48
04:11.466 --> 04:14.700 align:middle line:90%
［実行］アイコンをクリックして
プログラムをサブミットします。
49
04:21.033 --> 04:24.900 align:middle line:90%
次に、結果を広い画面で見るために
［コード/結果］ボタンをクリックします。
50
04:27.666 --> 04:31.000 align:middle line:87%
そして、［結果］タブをクリックします。
51
04:27.666 --> 04:31.000 align:start line:40% position:58%
ご注意：
新しいバージョン（Release 3.5 など）では、
［結果］タブが表示されたままになるため、この操作は不要です。
52
04:32.766 --> 04:34.666 align:middle line:87%
Wilcoxon スコアのテーブルには、
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04:34.666 --> 04:39.200 align:middle line:90%
Active（=実薬）および Placebo（=プラセボ）という
２つの実験グループ毎に、平均スコアと、
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04:39.233 --> 04:43.966 align:middle line:90%
「有意差がない」という帰無仮説の下での期待値が
表示されています。
55
04:45.033 --> 04:50.866 align:middle line:90%
この検定には「正規近似」と
「t 近似（t 分布で近似）」が含まれており、
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04:51.100 --> 04:56.300 align:middle line:90%
どちらの結果からも、グループ間には統計上の有意差がある、
という結論が導き出されます。
57
04:56.800 --> 05:00.366 align:middle line:60%
その下の類似分散分析検定のテーブルは、
Kruskal-Wallis 検定の結果です。
58
05:02.266 --> 05:07.533 align:middle line:90%
今回は、グループが２つしかないため、
実質的に正規近似と同じ検定になります。
59
05:11.166 --> 05:16.100 align:middle line:90%
平均スコアの箱ひげ図では、
グループ間の差を視覚的に把握できます。
60
05:19.966 --> 05:22.633 align:middle line:87%
次は、中央値の検定に関するテーブルとプロットです。
61
05:23.566 --> 05:30.533 align:middle line:90%
このスコアは、「Response の値が全オブザベーションの中央値を
上回るか下回るか」に関する指標です。
62
05:31.133 --> 05:36.100 align:middle line:90%
オブザベーションが中央値を上回る場合は値 1、
それ以外の場合は 0 が与えられます。
63
05:36.900 --> 05:41.566 align:middle line:90%
タイ（中央値に等しい）場合の調整が行われているため、
スコアは整数値になっていません。
64
05:42.566 --> 05:46.000 align:middle line:87%
帰無仮説は Wilcoxon 検定の場合と同じです。
65
05:46.300 --> 05:52.833 align:middle line:90%
ここでも、p 値が非常に小さいため、
「有意差がない」という帰無仮説は棄却（否定）されます。
66
05:53.666 --> 05:58.500 align:middle line:90%
中央値の一元配置分散分析による p 値は、
2 標本検定の p 値と同じですが、
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05:58.900 --> 06:01.733 align:middle line:87%
これは、このモデルには標本が２つしかないからです。
68
06:02.300 --> 06:06.333 align:middle line:90%
度数プロットには、
このテーブルの統計量が示されています。
69
06:11.033 --> 06:16.800 align:middle line:90%
このビデオでは、SAS Studio に用意されている
［ノンパラメトリックな一元配置分散分析］タスクの使い方を学びました。