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おかげさまでspamコメントが増えてきましたので、一応コメントを承認制にしました。基本的には承認します。
昨日のアクセス解析
[Google] w32tex no package has been installed →ここまでくればあと一歩！Texinst757は無事に機能しているので、 必要なtexファイルをダウンロードしてきてください。 そんで、texinst757を実行すれば、多分それらのファイル（パッケージ）をインストールできるはず。 迷走：texを使えるようになろう(3)をご覧ください。 で、笑った（失礼）のが、 [Google] 実験は必要か 修士 [Google] 修論 すすまない [Google] ポートが壊れた なんか切ない検索フレーズで検索される当ブログですが、 今後ともよろしくお願いします。 実験は、やらないよりやったほうがいいと思いますが、理系とか理論系のことはよくわかりません。 修論、進まない時期はプラトーだと思うと良いかと思います。そのうち爆発的に進みます。たぶん。 ポートはご愁傷さまです。だましだまし使うか、修理に出すか、いっそ買い換えるか、そのへんでどうかひとつ。くらいしか言えなくてすみません。
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明日の午前9:30から準備して、11:00-14:00から実験。（院ゼミは、途中から出る）
これでいよいよ終わります。 まあ、修士論文出したら、発表に向けて追加実験はすることになるでしょうが、とりあえず。 結果はなんとしても月-火で整理し、水曜日には考察を怒涛の勢いで書き上げ、 木曜日にはチェックだけして、金曜日にゆうゆうと提出…としたいところですが、 うーん、まあ、これは考えてもしょうがないので、頑張って書きます。手を動かす。 で、とりあえず一度書きあがったらプリントアウトして、他人の論文を読んでいるつもりでチェックすると良いと思います。地球環境にはやさしくないけど、まあ1ページに2ページ刷るとか、両面印刷にするとか、裏をメモ用紙にするとか、そのへんは配慮しつつ、やっぱりこれはやったほうがいい。 というのは、word上（TeXとか一太郎でも多分同じ）で見てるときって、なんとなく普段モノを読んでいるときと雰囲気が違うので精神な落ち着きが欠けるのと、 あと、すぐ直せちゃうので、部分的修正には向いているけど、全体的な流れの確認には向かないような気がします。図が微妙にかすれている（pngだからか、プリンタの設定か)とか、そういうことも分かります。こっちのほうが見栄え的には重要だったり。 明日は、そろそろ表紙を買おうかと思っています。 現在の修士論文進行度：45% 序論：80%(話の流れはまあOK。ある程度完成したらまたボスと相談) 方法：80%(基本的なところは書いた，あとは細かいデータと，図を作っていれる） 結果：15%(データ取りはあと1人（月曜日）/統計方法も一応まとまった) 考察：0% 字数：18000字くらい（ちょっと整理した）
○序論できたー！（二回言いました）（大事なことなので）
ま、完成じゃないですが、少し安心。これからお絵かき(図の作成）をします。 しかしまあ、これも大変だし、書いてみてから「やっぱこれいらねーわ」とか、「やっぱこういう図が必要だ」とか、「この図を入れるならこれを説明しないと」とか出てきそうなのですが、あまり序論に根をつめると他との統合性がなくなるので、とりあえず他に浮気してみようと思います。 視覚における広域優先性（あっさり）⇒聴覚における広域優先性（長い）⇒聴覚における広域優先性と言語との関連（妄想）⇒自閉症の言語障害（長い）⇒言語障害があるということは広域優先性が…？（妄想アゲイン）⇒実験仮説＋問題 という流れなんですが、妄想が２つあるのがなあ… もちろん、妄想(仮説)は必要なんですが、実験は何しろ1個なので、２つあると考察で苦労しそうな気はしています。ま、実際問題、自閉症の言語障害からで話は成立する（もともとそのつもりで考えていた）はずですが、一応序論があまり短いのはどうかな、というのと、一般的なとこから話を始めよう、というのと、あと結果かけなくて暇だったから、というのが原因でこんなことに。イザとなれば少し省略しよう。 ○昨日の統計の話 で、昨日の話に戻りますが、検定の多重性が問題になるのは、たとえば、条件ABCDがあって、どこかに差があるだろう、ということで、A-B、A-C、A-D、B-C、B-D、C-Dの6通りについて調べてみるとすると、有意水準を5%に設定すると、 5%の確率で、差がないのに差があるとしてしまう、を6回やることになるので、 どこかに有意差が出る確率は、1-(0.95)^6≒0.27、つまり3割の確率で有意じゃないのに有意だよ、という結果が出てしまうことになります。これは問題ですね。 ところが、波形データを見る場合に関していうと、たとえば、時間Aのデータを、時間A~Xまでと比較して、どこかで差があることを示したい、ということではないわけで、 時間Aと時間A’、時間Bと時間B’…を延々比較していくわけです。 こう考えれば、まあ当然どっかに有意差が出る確率は100%に近づくわけですが、 実際は単に「どこかに出ればOK」ということではなく、連続してp値が有意水準よりも低いところ（少なくとも、20ms~30ms、渡辺の例で言えば、12~18個のデータが）を見つけたいわけです。 偶然の差が、10個も20個も続く確率というのは大変低いわけで、従ってt検定ベタ打ちはそれなりに認められる方法なんじゃないかな…と思いますが、いかがでしょうか。まあもちろん、多重比較をしてみる（有意水準を下げる）という手もあって（ボンフェローニの方法に従うと）、0.05を有意水準にするなら、180個のデータに対しては、0.000278とかを有意水準にするのも一つの手ですが、まあこれは検出力が著しく低下するので、お勧めはしません。 もちろん批判はあると思いますが、もし詳しい人がいて、それは間違っていると思われましたら、是非ご指摘いただければと思います。 現在の修士論文進行度：44% 序論：80%(話の流れはまあOK。ある程度完成したらまたボスと相談) 方法：80%(基本的なところは書いた，あとは細かいデータと，図を作っていれる） 結果：15%(データ取りはあと1人（月曜日）/統計方法も一応まとまった) 考察：0% 字数：20000字くらい（序論が思いのほか膨らみすぎた）
同一人のある条件での脳活動を記録した、波形データAと、異なる条件での脳活動を記録した、波形データBを記録しています。
それぞれのデータの記録時間は（ホントは違うけど、まあ話をわかりやすくするために）300msで、サンプリング周波数が600Hzなので、各データは300*600/1000=180個の連続データで表されます。 AとBのような条件下での脳波は、ある区間で差が生じることが広く知られており、（もちろん、フィルタ処理とかベースライン処理とかはあるけど、とりあえず省略して）まずはその区間の平均値をとって有意な差があるかを検定したかったので、 個々人でAとBの、検定したい区間の平均値を求める（n=10) ↓ Aの平均値とBの平均値に差がないという帰無仮説を立て、対応のあるt検定を行う という手続きを踏んだところ、有意な値は出ませんでした。 さて、ここからが問題で、ひとまず目視で総加算平均波形を見ると、 従来見られていた区間(長さ200ms)より100ms短い区間に、どうも差がありそうに見えます。 この「ありそうな差」をどのように考えるか？ということが本日のテーマなのですが、眠くなってきたので、続きはまたおきてから。 ＜つづき＞ さて、じゃあこの区間に有意な差があるか？という検定をしたいのですが、どういう方法が考えられるでしょうか。 １．差があるっぽい区間の平均値をとって、対応のあるt検定を行う ２．とにかく300ms全区間の（180個のデータの）対応のあるt検定を行う ３．差の信頼区間を求める 考えられたのが上の３つの方法で、このうち３．は、 “差があるっぽい”データに対して、信頼区間を求めると、 一番大きい差を含んだ100%データのうち、95%信頼区間からはみ出た値を有意な差、 と考えるのは、なんとなくトートロジーっぽい感じがします。 （結局、全データ範囲で「100％」なんだから、差が大きいところは95%範囲を超えてあたりまえでしょ？みたいな） どっかに差はあるんだろうけど、どこにあるかはわからない、という場合この手法は有効かもしれませんが、今回は没に。 次に、１．ですが、区間をどうやって設定するか？が問題になりそうです。 「見た目で差がありそうな区間」を選んで検定するのは、どうなの？ということですね。 これも、探索的な研究であれば、見た目で差があるところを選んでも良いと思うんですが、 今回のデータは本来わりと良く知られた区間なので、それ以外の区間をとるにはなんらかの合理的理由が必要になりそうな気がします。 で、３．ですが、その前に検定の多重性について 多重比較をごらんください。 今まで悩んでいたのが、180個のデータに対して、180回t検定をする、というのは検定の多重性がひどいことになるんじゃないんですか、ということなんです。 上のリンクで指摘されている
というところですね。 まあしかしこれは、 A群が統制群で、B群が降圧剤服用群、ということになるでしょうから、 対応のあるデータに対しての指摘では（多分）ありません。 *もちろん、180個のデータだから、有意水準5%だと、単純計算で9個のデータは有意な差がなくても「有意」とみなされてしまう可能性があります。 で、ERPについてのQ & A:ERPについての解説記事(pdf注意)によれば、このような方法は認められているようです。 じゃあ、なぜこの方法が認められうるか、ということなんですが、 続きはまた今度。
○論文「まばたき」で検索された方へ
ごめんなさい、どこでひっかかったのかすらわかりませんが、その辺のことは何も書いてません。 ○「t検定 論文」 「t検定 心理 エクセル」 で検索された方へ 単にp値をみたいだけなら、 ttest(比較したいもの１、比較したいもの２、検定の種類（対応のある、等分散を仮定、等分散を仮定しない）、両側（１）か片側（２）か)でOkです。 t値もみたければ、えーと、エクセルの分析ツールの使い方を参考に、分析ツールを使えるようにして、まああとはわかるでしょうか。 書き方としては、t(df)=tvalue, p < .05(有意水準の設定による）とかでしょうか。 dfは自由度（大雑把に言ってしまえば、比較するn数-1)、tvalueはt値として出てきたと思います。 一応、t検定とか、ひどい話です！とか見とくと良いかもしれません。 この記事も参考になります。 まあしかし、こう言っちゃうとなんですが、統計は深入りするとドツボにはまりますので、先行論文で認められている方法を使うとか、研究室で要求された方法を使うとか、ひとまずその程度で良いんじゃないですかね（ダメ？）。渡辺は、修士論文が終わったらちょっとドツボに入ろうとは思っていますが。 今日は実験をしてたので文章は書いてません。 来週の月曜日に実験が（ようやく）終わる予定。 提出は来週の金曜日。 ボスに「頑張れ！」といわれました。まーたしかにそれしか言いようはねーな
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