告知
例によってブログ側での告知が遅くなってしまいましたが,医療統計の解説動画を Youtube に up しました。
今回のテーマは
です。
標準偏差と標準誤差
標準誤差 SE というのは,結構複雑な概念です。
まず,そもそも背景知識として以下を十分理解していなければなりません。
- 「推測統計」の考え方
- 「標本平均」から「母平均」を推測する手順
- 「中心極限定理」
- 「分散」「標準偏差」とは何か
- 「正規分布」とは何か
しかも,これらの知識が有機的につながっていなければ,概念そのものをうまく咀嚼することすらかないません。
そのため初学者がつまづきやすいポイントの1つで,数式ナシ系の安直解説本では大抵,説明が放棄されています。
しかしどんな医学論文でも100%あらわれる〈95 %信頼区間〉という概念を正しく理解するため,〈標準誤差 SE〉の理解は超必須事項です。
そこで,この「難しいけどめちゃくちゃ基本的な概念」のイメージをうまく伝えられるよう,渾身の力をこめて動画を作りました。
動画だからこそ,数式ナシでもある程度のイメージを伝えることができるものができたのではないかと思っています。
動画の構成
動画の構成は以下の通りです。
- 前回の復習|推測統計とは?
- 用語の整理|母平均・標本平均
- 中心極限定理(サイコロ・コイン・血圧の具体例)
- 母平均を推定するには
- 「標準誤差」の定義
- 「標準誤差」と標本分布
- 「標準誤差」を決めるもの
- 要素1:母集団のバラつき σ
- 要素2:サンプルサイズ n
- 「標準誤差」と「標準偏差」の違い
- 実際の論文の例
- 今回の結論
- おまけ:標準誤差は標準偏差の1種
前回の動画との連続です
なお,この動画は以前の「推測統計とは何か?」についてまとめた動画の内容が基本知識となっています。
また「標準偏差 SD」についても既知のものとして扱っています。
臨床家にとっても外せない知識
標準偏差 SD もしかりですが,標準誤差 SE ともなると,一般に臨床家の中での理解度は低いような印象があります。標準誤差について理解していなくても「臨床現場は回せる」ので,無理もないことです。
しかし,これらの知識がわかっていないということは,結局のところ〈95 % 信頼区間〉の意味や限界もほぼ理解できていないということになります。
それでは医学論文のアウトカムを正しく理解しているとは言えず,統計リテラシーとしては今ひとつな状態です。
ガイドラインや UpToDate を見ながら現場を回すことには何の不自由もないでしょうが,都合のよい論文データや製薬会社のパンフレットは鵜呑みにしてしまうかもしれません。
それではやっぱり寂しいので,今回の動画でリテラシーをアップグレードしちゃっていただければ,それに勝る喜びはありません。
チャンネル登録も是非!よろしくお願いいたします 🙇♂️🙇♀️
次回予告
次回は,今回の標準誤差 SE の話に引き続き,
といった内容を掘り下げたいと思っています。
またチェックしていただけたら幸いです。
余談:過去イチ難産でした
ちなみに今回の動画ですが,圧倒的に過去イチの難産でした。
数式ナシというのも結構なハンデで,動画だからこそ力技でなんとかイメージを伝えられる構成にできたという感じです。
共同制作者の @medibook 氏と共に何度も原稿を修正しつつ,なんとかかんとか,渾身の力を込めて産出した感じです。吐血しながら,会陰部裂傷しながらのお産でした。
なお数理的背景の補足説明は,共同制作者がブログで行なっていますので,興味のある方は是非…
こちらの記事に書くのをしばらく忘れていましたが、Youtubeの動画を更新しました。 youtu.be 今回のテーマは『…
補足:標準誤差の定義について
なお,動画中では割愛していますが,初学者でない人にとっては一部モヤっとする解説になってしまっているかもしれない部分があり,その点について補足します。
上記の動画では
という解説をしていますが,厳密には母集団の分散(σ2)も母集団の標準偏差(σ)も,真の値を知ることはできません。
そこで,上式のσの部分は,標本の標準偏差(s)で推定し代用することになります。
つまり,厳密に上記の意味での〈標準誤差 SE〉を算出することは,事実上ほぼ不可能だということです。そのため結局〈標準誤差の推定値〉を使うことになります。要するに以下のものを標準誤差として代用するわけです。
実際の運用で使うのはこの \(\widehat{SE}\) の方になるので,初めからこちらのことを〈標準誤差 SE〉として解説している教科書もあります。
うーん…ややこしいですね💦
どちらを SE と呼称するかには,派閥があるようです。
動画中ではその辺りを絶妙にちょろまかした説明になっていますが,初学者の方向けの動画ということで,ご容赦いただければと思います。