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カエル教える 生物統計コンサルテーション

毛呂山 学 (著)

株式会社 羊土社

196 頁  (2019年2月)

Android 対応製品 iOS/iPhoneOS対応製品

eBook Price(ダウンロード販売): ¥2,700 (税込) 

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リリース日: 2019年03月29日

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医学系の研究機関に勤務している著者が普段の業務の内容を文字に起こしてほしいというご要望に応えできあがった1冊です。

「p値が0.05より大きい」「サンプルが少ない」「外れ値がある」等、統計解析に関するその悩み、専門家に相談してみませんか?11の相談事例を通じて、数式を学ぶより大切な統計学的な考え方が身につきます。

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*AndroidOSでの導入方法の詳細は こちら

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*コンテンツのインストールにあたり、無線LANへの接続環境が必要です(3G回線によるインストールも可能ですが、データ量の多い通信のため、通信料が高額となりますので、無線LANを推奨しております)。
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「p値が0.05より大きい」「サンプルが少ない」「外れ値がある」等、統計解析に関するその悩み、専門家に相談してみませんか?11の相談事例を通じて、数式を学ぶより大切な統計学的な考え方が身につきます


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はじめに

この本は,医学系の研究機関に勤務している著者が普段の業務の内容を文字に起こしてほしいというご要望にお応えする形でできあがりました.

生物学は,文字通り,生ものを扱う学問でございますので,科学的研究課題の内容もさることながら,真に測りたいものを測るための測定方法自体が難しく,なんとか測れた場合でも,その測定値のばらつきの制御が難しいことが多いことから,統計学の発展に大きく関わった分野です.しかし,深い関わりがあるのにも関わらず,数学的思考や操作が統計学を理解するのに不可欠なことから,どうしても医学・生物学分野の研究者には「わからない」あるいは「わかった気になる」分野として扱われることが多いようです.

この歴史はもう100年以上続いており,そのため,その理解を助け,誤解を解くためにも「統計コンサルテーション」は統計学の専門家によって世界各国の高等教育機関や研究機関で学生や研究者を対象に行われています.それだけではなく,そもそも統計学自体が,科学研究における実問題を解くために発展してきた学問ですので,研究者が実際に抱える問題を統計学者が一緒に考え,コンサルテーションにやってきた学者の専門分野の発展に貢献するだけではなく,自身の専門分野である統計学という学問の発展に貢献する良い機会として,コンサルテーションは統計学者あるいは統計家を育成する教育の場としても欧米では活用されています.

しかしながら,日本では,内気な国民性というのもあってか,コンサルテーション自体どうしても科学の発展のためのディスカッションの場としてよりは,商業的な雰囲気が漂う怪しい場所と思われるか,解析してもらえる便利な外注先と勘違いされるか,そんな印象しかもたれていないように感じていました.そこで,本書ではまず,生物統計コンサルテーションが,科学的研究課題を一緒に解決するために必要な知識や思考を,時には与え,時には一緒に考える機会であることが,せめて本書を手に取ってくださった方にはわかっていただけるように,できる限りの工夫をこらしました.また,著者の経験から,特に若い研究の初心者が抱きやすい統計学分野での疑問を中心にコンサルテーションテーマを選び,ある程度は本書のなかで理解し,進んだ理解は他の専門的教科書で学びたいと思っていただけるように構成を考えました.本書によって統計学の基礎力と科学への真摯な姿勢を身につけ,より有用なディスカッションへとつなげていただきたいと思います.さらに,若い研究現場で働く統計家の皆様にもぜひ楽しく読んでいただき,微力ながらお仕事の助けになるようにという思いも随所に込めてみました.本書が医学・生物学分野の科学的課題に取り組む皆様にとって少しでもお役に立てる一冊になれば幸いです.

生物統計学という分野名自体,日本人一般集団中の認知度としては非常に低いと思われるうえに,そのコンサルテーションの内容の本なんてどこに需要があるのかと思っていましたので,こんな内容で出版され,世のなかに,この小さな研究室で日常繰り返されてきた会話の内容が公表されるまでに至ることができたのは,奇跡的です.まずは,本書の企画・編集に多大なるご協力・ご助言いただきました羊土社編集部の冨塚様,中林様,その他社内の皆様に深く感謝申し上げます.

最後に,いつも一緒に研究やコンサルテーションを行ってくれている研究室員の皆様,コンサルテーションにいらしてくださって,一緒に研究課題について考える機会を与えてくださった研究者の先生方に心より御礼申し上げます.そして,何度も書くこと自体挫折しそうになるのを一番そばで時に厳しく,時に暖かく励ましてくれて,校正まで手伝ってくれた息子へ.生まれてきてくれて,本当にありがとうございました.


2019年1月末日


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相談1 実験をしたいのですが,10 サンプルしかありません.何か良い結果を示すことができるでしょうか.

実験は計画が大切

その研究目的は適切ですか?

研究の円環を回す

"諸事情"に応じた柔軟な目標設定を

倫理的問題への配慮も必要

相談2 実験結果を検定したいのですが,どの検定を使ったらよいかわかりません.

解析方法を後から変更してはいけない

計画書を見直してもよいタイミングがある

良い結果が出ないのは,サンプルサイズが足りないせいか?

統計学的手法によるサンプルサイズの設定

相談3 実験をしてみたら,1サンプルだけ大きく外れた値が出てきました.外して結果をまとめてもよいでしょうか.

科学研究における統計学の役割

「外れた値」を視覚化する

外れ値と判断できたら,その後は?

相談4 検定でp 値が0.05 より大きかったです.実験は失敗だったのでしょうか.

解析方法をいつ決めるか

t検定と共分散分析の使い分け

p>0.05 が意味するもの

そもそも仮定は正しいのか?

相談5 実験データに実はたくさん欠測がありました.どの程度の欠測値の割合だったら研究として報告可能なのでしょうか.

欠測データは無視してもよい?

欠測の原因を探る

欠測を気にすべき場合,しなくてよい場合

データ解析時の欠測データの扱い方

コンサルテーションから共同研究へ

相談6 データをExcel でまとめていたら,間違えて勝手に値を上書きしてしまったようで計算結果も変わってしまいました.値が簡単に書き換わらない方法はないでしょうか.

Excel による実験データ管理の注意点

データ管理ソフトのすすめ

Garbage in Garbage out

相談7 平均値の群比較を図にするのに,ヒストグラムと折れ線グラフとどっちがよいでしょうか.グラフは何色で描いたらよいでしょうか.

ヒストグラムを正しく理解する

その折れ線に意味はあるのか?

見やすいグラフにするための色使いとは?

相談8 先行研究などをみると,データが正規分布に従った方が分析しやすいらしいので対数変換などの変数変換をしていました.変換してしまうと,結果の解釈がよくわからない気がするのですが,本当に変換した方がよいのでしょうか.

なぜ変数変換をするのか?

変数変換後は分布を確認

変数変換の問題点

非正規分布のデータの解析法

なぜ対数変換が推奨されてきたのか?

相談9 相関係数にピアソンとスピアマンと2つ出てきたのですがどっちを使えばよいのでしょうか.また,値が0.6 では,2つの要因の間に相関があるとはいえないのでしょうか.

ピアソンか? スピアマンか?

相関係数をどのように解釈すればよいのか

よく使われる=正しいものとは限らない

相談10 サンプルサイズ設計できるソフトウエアを教えてください.

サンプルサイズ計算の理論を学ぼう

G*Powerを用いたサンプルサイズ計算の実際

統計ソフトウエアの選び方

サンプルサイズ計算をより深く学ぶために

相談11 統計学の専門家に解析方法を相談したいと先輩にお願いしてみたら,先輩の真似をしたらよいといわれました.それでよいのでしょうか.

生物学と統計学の歴史

統計学との向き合い方

それでも統計学は最強の思考ツールである

特記事項

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