研究でデータ分析をする目的の1つに、測定したデータ間に有意差があるか調べることがあります。研究発表、論文を書く経験が少ない場合、どのように統計を使ったらいいのか判断に迷うかもしれません。これから論文をはじめて書いたり、研究の入門として、よく使われる統計手法をまとめてみました。医学分野は、統計を学問として理解するというより、さらに実践的に使うこと多いのです。統計で扱うデータにはさまざまな種類のものがあります。大きくは質的データと量的データに分かれます。質的データは性別「男,女」やアンケートの満足度「満足した,普通,不満だった」など、それ自体は分類(カテゴリー)で定性的な性質を示します。統計で処理する場合、これらのデータを名義的に数値化をし前者は「1,2」、後者は「1,2,3」と対応させます。量的データはテストの点数、体重など数や量を示すものです。あらゆるデータとして数値の意味する性質を尺度(変数と呼ぶこともある)と呼びます。定性的である質的データは、名義尺度と順序尺度に分類されます。定量的うである量的データは間隔尺度と比例尺度に分類されます。存在し、単に順序をつけただけの特性。病期やn段階スコア(満足度)など、和や差の値に絶対的な意味を持たない。意味を持ち、かつ数値間の間隔(距離)が等しい特性。比率は意味を持たない。性質に、絶対的な原点を加え持つ特性。身長や血圧など実際に測定した値など数量的データである「間隔尺度」と「比例尺度」の2つは統計的に同様に扱うので、間隔尺度か比例尺度か神経質になる必要はありません。パラメトリックとノンパラメトリック身長や水量などの量的変数(間隔尺度と比例尺度)でその分布が正規性をもつ場合、平均値や分散などのパラメータ(parameter)が意味を持ちます。statistics)と呼びます。statistics)が使われます。パラメトリックとノンパラメトリックの検定を以下にまとめておきます。対応あり、なしを見極る方法として、標本内のデータが入れ替え可能かみると考えてみると良いです。入れ替えできる場合は「対応がない」データで、入れ替えると矛盾が生じる場合は、「対応がある」データです。解析するデータが2群なのか、3群以上かどうかで分かれます。t-test)を行います。対応なしの場合、F検定を行います。t-test)を行うか決めます。3群以上では上記検定を行い、有意差があればどのデータ群で差があるのか比較します(多重比較)。分散分析で分かるのははあくまで同じかそうでないかまでです。どの水準によるものかを調べるために多重比較をします。test)や符号検定、符号付き順位和検定(Wilcoxon検定)、順位相関検定、Mann-Whitney検定などがあります。χ2検定は2つのデータ群の差やずれの有無を調べる適合度の検定、独立性の検定に用いられます。注意点としてこの検定は対象が名義変数であること、どれか1つのセルの期待度数が5より小さいとその検定は正確性を欠くことです。フリードマン検定3群以上では上記検定を行い、有意差があればどのデータ群で差があるのか比較します(多重比較)。2値データの場合0/1などの2値データの場合、2群ならマクネマー検定、3群ならコクランのQ検定を用います。マクネマー検定やコクランのQ検定は対応ありのデータを扱います。対応なしの場合、クロス集計表を用いてχ2検定を用います。まとめ最後に、おおまかに理解できるように図にまとめました。データに合わせて1つを選びます。アンケート調査でよく使われるノンパラメトリック統計は、省略してます。これから研究へ取り組む多くの方に、少しでも役立てば幸いです。統計学は研究や教育分野だけでなくビジネスでも注目されています。統計って親しみにくく理解しにくい方も多いと思います。ふだん大学で学生たち...記事を読むエクセル統計2012はWindows10で使えるのか検証してみたエクセル統計は、ふだん使っているExcelにアドインを追加することで統計分析のメニューを使用できます。Excelグラフのまとめ統計解析の目的は”データの特徴をとらえる”ことにあります。したがってデータを視覚的にする”グラフ表現”が重要な手法となります。実験や測定でデータが集まったとき、習慣的にグラフを描くことがデータ分析の基本です。データの分布形状によって、用いるべき検定法が変わってしまう...記事を読むサンプルサイズの設計と標本抽出における誤差データ収集をするときに、どれくらいの精度を必要とするのか事前に計画しておくことでサンプルサイズ(標本数)を決定することができます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。crossnote.PCXPS15officeカメラ統計サイトについてサイトマップ。