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やわらか統計学

基本的な統計の考え方や,エビデンスとの付き合い方について扱います。 やわらかな解説を心がけています。 案内役として三匹のネコが登場することがあります。 内容は全体的に【医療統計】寄りです。

  • 2021年8月24日

【解説】仮説探索と仮説検証|検証的試験とは?

あらゆる研究で幾度となく主張される「有意」 significant という言葉は,そのすべてが等価というわけではありません。それが仮説「検証的」なものなのか,仮説「探索的」「提唱的」なものであるかは,必ず区別することが重要です。

  • 2021年6月6日

【解説】診断研究における情報バイアスと検証バイアス

検査や所見の〈感度・特異度〉は,コンセンサスのあるリファレンス・スタンダードに照らし合わせて算出されたものです。しかしその「照らし合わせ」の過程でバイアスが入り込む余地がなかったかの確認は必須です。そうでなければ,不当に高い感度・特異度を鵜呑みにしてしまうことになるかもしれません。

  • 2021年5月17日

【解説】感度・特異度・的中率とは?|事前確率の重要性

感度・特異度は誤解の多い概念です。感度や特異度というものは「すでに診断がついている」ものを「どれだけ正確に拾い上げられたか」という指標に過ぎません。しかし現場で重要なのは「検査が陽性のとき本当に病気である確率」の方であり,順序が逆になっています。

  • 2020年12月31日

【解説】αエラーとβエラー;第一種過誤と第二種過誤とは

αエラーは「本当はない」差を「ある」と言ってしまう間違い。βエラーは「本当はある」差を「ない」と言ってしまう間違いです。いずれも推測統計では確率的に起きてしまいます。研究者は慣例的に「許容できる線引き」を決めており,多くの研究で前者は 5 %,後者は 20 %までが許容範囲とされます。

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