臨床統計入門(1) 箕面市立病院小児科  山本威久 平成23年10月11日.

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統計学の基礎 -何を学ぶか。 何ができるようになるか-. データとは何か 母集団と標本(サンプル)、データの関係 統計的方法を用いることにより、統計量から母数について どれほどのことが言えるか、知ることができる。 2.
5 章 標本と統計量の分布 湯浅 直弘. 5-1 母集団と標本 ■ 母集合 今までは確率的なこと これからは,確率や割合がわかっていないとき に, 推定することが目標. 個体:実験や観測を行う 1 つの対象 母集団:個体全部の集合  ・有限な場合:有限母集合 → 1つの箱に入っているねじ.  ・無限な場合:無限母集合.
1標本のt検定 3 年 地理生態学研究室 脇海道 卓. t検定とは ・帰無仮説が正しいと仮定した場合に、統 計量が t 分布に従うことを利用する統計学的 検定法の総称である。
生物統計学・第 5 回 比べる準備をする 標準偏差、標準誤差、標準化 2013 年 11 月 7 日 生命環境科学域 応用生命科学 類 尾形 善之.
1 章 データの整理 1.1 データの代表値. ■ 母集団と標本 観測個数 n ( または 標本の大きさ、標本サイズ、 Sample Size) n が母集団サイズに等しい時 … 全標本 または 全数調査 (census) 母集団 (population) 知りたい全体 標本 (sample) 入手した情報.
Lesson 9. 頻度と分布 §D. 正規分布. 正規分布 Normal Distribution 最もよく使われる連続確率分布 釣り鐘形の曲線 -∽から+ ∽までの値を取る 平均 mean =中央値 median =最頻値 mode 曲線より下の面積は1に等しい.
計量的手法入門 人材開発コース・ワークショップ (IV) 2000 年 6 月 29 日、 7 月 6 ・ 13 日 奥西 好夫
1 変量データの記述 (度数分布表とヒストグラム) 経済データ解析 2009 年度後 期. あるクラスのテストの点数が次のように なっていたとする。 このように出席番号と点数が並んでいるものだけでは、 このクラスの特徴がわかりづらい。 → このクラスの特徴がわかるような工夫が必要 → このクラスの特徴がわかるような工夫が必要.
Advanced Data Analysis 先進的データ分析法 2015 (2) 平成 27 年前期第1クウォータ科目 東京工科大学大学院 バイオニクス・情報メディア学専攻科 担当:亀田弘之.
土木計画学 第3回:10月19日 調査データの統計処理と分析2 担当:榊原 弘之. 標本調査において,母集団の平均や分散などを直接知ることは できない. 母集団の平均値(母平均) 母集団の分散(母分散) 母集団中のある値の比率(母比率) p Sample 標本平均 標本分散(不偏分散) 標本中の比率.
生物統計学・第 4 回 比べる準備をする 平均、分散、標準偏差、標準誤差、標準 化 2015 年 10 月 20 日 生命環境科学域 応用生命科学類 尾形 善之.
生体情報論演習 - 統計法の実践 第 1 回 京都大学 情報学研究科 杉山麿人.
放射線の計算や測定における統計誤 差 「平均の誤差」とその応用( 1H) 2 項分布、ポアソン分布、ガウス分布 ( 1H ) 最小二乗法( 1H )
Wilcoxon の順位和検定 理論生態学研究室 山田 歩. 使用場面 2 標本 離散型分布 連続型分布(母集団が正規分布でない時など 効果的) ただパラメトリックな手法が使える条件がそ ろっている時に、ノンパラメトリックな手法 を用いると検出力(対立仮説が正しいときに 帰無仮説を棄却できる確率)が低下するとい.
●母集団と標本 母集団 標本 母数 母平均、母分散 無作為抽出 標本データの分析(記述統計学) 母集団における状態の推測(推測統計学)
データ解析基礎 2. 度数分布と特性値 keyword データの要約 度数分布表,ヒストグラム 分布の中心を表す基本統計量
第4回 関連2群と一標本t検定 問題例1 6人の高血圧の患者に降圧剤(A薬)を投与し、前後の収縮期血圧 を測定した結果である。
統計解析 第3章 散布度.
『基礎理論』 (C)Copyright, Toshiomi KOBAYASHI,
回答と解説.
経済統計学 第2回 4/24 Business Statistics
様々な仮説検定の場面 ① 1標本の検定 ② 2標本の検定 ③ 3標本以上の検定 ④ 2変数間の関連の強さに関する検定
確率・統計Ⅰ 第12回 統計学の基礎1 ここです! 確率論とは 確率変数、確率分布 確率変数の独立性 / 確率変数の平均
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臨床統計入門(2) 箕面市立病院小児科  山本威久 平成23年10月20日.
統計的仮説検定 基本的な考え方 母集団における母数(母平均、母比率)に関する仮説の真偽を、得られた標本統計量を用いて判定すること。
標本の記述統計 専修大学 経済学部 経済統計学(作間逸雄).
第4回 (10/16) 授業の学習目標 先輩の卒論の調査に協力する。 2つの定量的変数間の関係を調べる最も簡単な方法は?
統計的仮説検定の考え方 (1)母集団におけるパラメータに仮説を設定する → 帰無仮説 (2)仮説を前提とした時の、標本統計量の分布を考える
疫学概論 母集団と標本集団 Lesson 10. 標本抽出 §A. 母集団と標本集団 S.Harano,MD,PhD,MPH.
心理統計学 II 第7回 (11/13) 授業の学習目標 相関係数のまとめと具体的な計算例の復習 相関係数の実習.
大数の法則 平均 m の母集団から n 個のデータ xi をサンプリングする n 個のデータの平均 <x>
放射線の計算や測定における統計誤差 「平均の誤差」とその応用(1H) 2項分布、ポアソン分布、ガウス分布(1H) 最小二乗法(1H)
統計学勉強会 対応のあるt検定 理論生態学研究室 3年 新藤 茜.
臨床統計入門(3) 箕面市立病院小児科  山本威久 平成23年12月13日.
統計学 12/13(木).
統計学 11/08(木) 鈴木智也.
統計学  第6回 西山.
正規性の検定 ● χ2分布を用いる適合度検定 ●コルモゴロフ‐スミノルフ検定
計測工学 -測定の誤差と精度2- 計測工学 2009年5月17日 Ⅰ限目.
1変量データの記述 経済データ解析 2006年度.
母集団と標本調査の関係 母集団 標本抽出 標本 推定 標本調査   (誤差あり)査 全数調査   (誤差なし)査.
データのバラツキの測度 レンジと四分位偏差 分散と標準偏差 変動係数.
土木計画学 第6回(11月9日) 調査データの統計処理と分析4 担当:榊原 弘之.
藤田保健衛生大学医学部 公衆衛生学 柿崎 真沙子
早稲田大学大学院商学研究科 2016年1月13日 大塚忠義
リサーチカンファ 29 Aug, 2017.
第8回授業(5/29日)の学習目標 検定と推定は、1つの関係式の見方の違いであることを学ぶ。 第3章のWEB宿題の説明
正規分布確率密度関数.
代表値とは 散布度とは 分布のパラメータ 母集団とサンプル
統計学 西 山.
中澤 港 統計学第4回 中澤 港
1.標本平均の特性値 2.母分散既知の標本平均の分布 3.大数法則と中心極限定理
標本分散の標本分布 標本分散の統計量   の定義    の性質 分布表の使い方    分布の信頼区間 
他の平均値 幾何平均 調和平均 メデイアンとモード 平均値・メデイアン・モードの関係.
確率と統計 メディア学部2008年後期 No.3 平成20年10月16日(木).
藤田保健衛生大学医学部 公衆衛生学 柿崎 真沙子
早稲田大学大学院商学研究科 2014年12月10日 大塚忠義
第4章 統計的検定 (その2) 統計学 2006年度.
「アルゴリズムとプログラム」 結果を統計的に正しく判断 三学期 第7回 袖高の生徒ってどうよ調査(3)
代表値と散らばり.
母集団と標本抽出の関係 母集団 標本 母平均μ サイズn 母分散σ2 平均m 母標準偏差σ 分散s2 母比率p 標準偏差s : 比率p :
藤田保健衛生大学医学部 公衆衛生学 柿崎 真沙子
情報の集約 記述統計 記述統計とは、収集したデータの分布を明らかにする事により、データの示す傾向や性質を要約することです。データを収集してもそこから情報を読み取らなければ意味はありません。特に膨大な量のデータになれば読みやすい形にまとめて要約する必要があります。
藤田保健衛生大学医学部 公衆衛生学 柿崎 真沙子
確率と統計2007(最終回) 平成20年1月17日(木) 東京工科大学 亀田弘之.
1変量データの記述 (度数分布表とヒストグラム)
第3章 統計的推定 (その2) 統計学 2006年度 <修正・補足版>.
統計現象 高嶋 隆一 6/26/2019.
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臨床統計入門(1) 箕面市立病院小児科  山本威久 平成23年10月11日

臨床統計の基礎知識 1、数値の意味が違う? 数にもいろいろある! 2、グラフの種類 3、数値の分布が統計には重要!     数にもいろいろある! 2、グラフの種類 3、数値の分布が統計には重要! 4、何を統計解析で証明したいのか? 5、統計学的に有意(P値)の基準。

統計での数の考え方 区別が必要 この2つは区別しなくても良い。 2つまとめて連続変数

田部井明美:SPSS完全活用法、AMOSによるアンケート処理 統計での数の考え方(名義尺度) 田部井明美:SPSS完全活用法、AMOSによるアンケート処理

統計での数の考え方(順序尺度)

統計での数の考え方(間隔尺度)

統計での数の考え方(比例尺度)

統計での数の考え方(まとめ)

臨床統計の基礎知識 1、数値の意味が違う? 数にもいろいろある! 2、グラフの種類 3、数値の分布が統計には重要!     数にもいろいろある! 2、グラフの種類 3、数値の分布が統計には重要! 4、何を統計解析で証明したいのか? 5、統計学的に有意(P値)の基準。

臨床統計の基礎知識 1、数値の意味が違う? 数にもいろいろある! 2、グラフの種類 3、数値の分布が統計には重要!     数にもいろいろある! 2、グラフの種類 3、数値の分布が統計には重要! 4、何を統計解析で証明したいのか? 5、統計学的に有意(P値)の基準。

数の分布と統計量 正規分布 非正規分布 人数 人数 (釣り鐘型) 中央値 身長 X 平均値 平均値、分散がはっきりしている 中央値の方が意味がある

平均値、中央値 平均は1638万円 内田学、兼子良久:仕事が10倍速くなる! 統計学の生かし方

平均値、中央値、最頻値 Mean 平均値 総和/サンプル数 数値データで分布が対称性の場合に用いる。 Median 中央値 データの大きさの順に並び替えた時、真ん中の値 (50%点) 順序変数や数値データでも分布が対称でない 場合に用いる。 Mode 最頻値 もっとも度数(頻度)が高い値。 モードはbimodal distributionの場合に用いる。

分散、標準偏差、標準誤差 Variance : V 分散  ---ばらつきの要約値  ={[データxi]と[平均X]の差(偏差)}の2乗した総和を、   [データ数n-1]で割った値。 Standard deviation : SD 標準偏差  ---データが、その平均からどれだけ広い範囲にばらついているか を示す。   正規分布の場合は、グラフの変曲点。   =[分散V]の正の平方根 Standard error of MEAN : SE (SEM) 平均値の標準誤差  ---データの平均がどのあたりにばらついているかを示す。  =[標準偏差SD]を[データ数n]で割った値。  (標準誤差はデータ数に依存するので、必ずデータ数を記載する。)

臨床統計の基礎知識 1、数値の意味が違う? 数にもいろいろある! 2、グラフの種類 3、数値の分布が統計には重要!     数にもいろいろある! 2、グラフの種類 3、数値の分布が統計には重要! 4、何を統計解析で証明したいのか? 5、統計学的に有意(P値)の基準。

2つの仮説 帰無仮説:統計学で否定したい仮説 対立仮説:今回証明したい仮説 証明したいこと(対立仮説)   血中コレステロールの値は動脈硬化と関係する。 統計ですること(帰無仮説)   血中コレステロールの値は動脈硬化と無関係。

統計学はへそ曲がり!!! 統計ですること(帰無仮説) 血中コレステロールの値は動脈硬化と関係しない。 対立仮説を証明する。   血中コレステロールの値は動脈硬化と関係しない。 対立仮説を証明する。   血中コレステロールの値は動脈硬化と関係する。

例:発表の中で、“多いように思います。少ないように思います” は個人的な見解で科学的に証明されていない!! 統計解析で何を知りたい? 自分の身の回りで観察したことが 一般的に応用できるか? 例:発表の中で、“多いように思います。少ないように思います” は個人的な見解で科学的に証明されていない!!

自分の身の回りで観察したこと (標本集団) 一般的に応用できるか? (母集団で統計的に考える)

統計解析で何を知りたい?

臨床統計の基礎知識 1、数値の意味が違う? 数にもいろいろある! 2、グラフの種類 3、数値の分布が統計には重要!     数にもいろいろある! 2、グラフの種類 3、数値の分布が統計には重要! 4、何を統計解析で証明したいのか? 5、統計学的に有意(P値)の基準。

統計学的に有意(P値)の基準 P<0.05:普通の基準   証明したい仮説が95%の確率で    正しい可能性があること。

有意差の基準は? P<0.05:普通の基準 P<0.01:やや高い基準 P<0.001:かなり高い基準    結果が常識的に説明できる場合には意味がある。 P<0.01:やや高い基準    普通は、この値であれば十分意味があると考えられる。 P<0.001:かなり高い基準    結果がかなり新しい内容であっても意味がある可能性 があるもの。

御清聴ありがとうございました。