統計学の基礎Getting Ready
ここでは統計学の基礎や実践的な統計手法について、統計のプロフェッショナルの立場からに分かりやすく解説していきます。
※現在作成中でございますので閲覧できない項目があります。随時更新してまいります。
データについて
データには、大きく分けて、数値データと質的データ（カテゴリカルデータ）の2つの種類があります。数値データは、数値で表される量的なデータです。例えば、身長、体重、年齢、収入、売上高などが挙げられます。さらに数値データには、連続値と離散値の2つの種類があります。身長や体重などは連続値であり、年齢や収入などは離散値です。カテゴリカルデータは、カテゴリや属性で表される質的なデータです。例えば、性別、職業、都道府県、商品の種類などが挙げられます。カテゴリカルデータには、名義尺度と順序尺度の2つの種類があります。名義尺度は、カテゴリを区別するだけで順序がない場合で、例えば、都道府県や商品の種類などが該当します。順序尺度は、カテゴリの間に順序がある場合で、例えば、アンケートの質問で回答者が「よくある」「たまにある」「めったにない」と回答するような場合が該当します。ここではデータの基礎について紹介します。
作成中変数間の相互関係
多変量解析は、複数の変数間の相互関係を分析する統計的手法の総称です。一般的に、多変量解析は、相関分析、主成分分析、因子分析、クラスター分析、回帰分析、重回帰分析などの手法を指します。
多変量解析は、単変量解析（1つの変数だけを分析する手法）と比べ、より複雑なデータ分析が可能であり、多くの場合、実世界の問題に対して適した手法となります。例えば、多数の変数を持つ統計データを分析する場合や、市場調査などで複数の質問項目を扱う場合に有用です。
多変量解析は、多くの場合、データを視覚化するためのグラフ作成やデータの前処理が必要となります。また、解析結果の解釈には統計学の基礎知識が必要となるため、正確な解析結果を得るためには、経験豊富なデータ解析者の手による解析が望ましいです。
ここでは数値データのみの分析方法について紹介します。
検定の種類
統計の検定とは、データ分析において、ある仮説や前提を検証するための手法のことです。具体的には、データから得られた結果が、ある仮説に基づく期待値と異なるかどうかを検定し、その結果をもとに仮説の棄却や採択を行います。
例えば、ある市場調査で、ある商品についてのアンケート結果を集めた場合、その結果が、ある特定の母集団におけるアンケート結果の平均値と異なるかどうかを検定することができます。この場合、データから計算される平均値と、ある母集団の平均値とを比較し、その差が偶然によるものではないかどうかを検定します。その結果、差が偶然によるものでないことが示されれば、その結果が信頼できることが示されます。
統計の検定には、t検定、z検定、F検定、カイ二乗検定などのさまざまな手法があり、データの種類や分析する問題によって適切な手法を選択する必要があります。
ここでは実践的な検定方法について紹介します。
テキストデータの分析
質的データ分析とは、主に非数値的な情報を扱う分野で、文字や画像、音声、動画などから得られるデータを分析する手法のことを指します。質的データ分析は、主に人間の行動や思考、感情などを研究する社会科学や人文科学、医療や教育などの分野で活用されます。 質的データ分析の手法には、テキストマイニングやコンテンツ分析、主題分析、フレームワーク法、質的インタビューなどがあります。これらの手法は、質的データを適切に分類し、共通点や相違点を分析し、新たな知見や理解を得ることができます。 そこで、ここでは質的データ分析の実践例を紹介します。
作成中グラウンデッドセオリーアプローチ
M-GTAとは、木下康仁先生が考案した修正版GTAであり、オリジナル版GTAを抜本的に再編成して独自の研究法として位置づけ、具体的なデータの分析方法までを体系化したものです。分析ワークシートと呼ばれるフォーマットを使用し、概念名、定義、ヴァリエーション、理論的メモの4つから構成されます。また、理論的メモノートには定義とは異なる他の解釈案や反対例、類似例などを記録し、概念やカテゴリーの関係、最終的なまとまりなどをチェックすることで、研究者が一定方向に解釈を進める危険を回避することができます。ここでは、実践的なM-GTAの例について紹介します。
作成中主題分析（TA法）
テーマティック・アナリシス法とは、質的研究において広く使われている分析手法の一つで、文書、インタビュー、フォーカスグループなどのテキストデータから、テーマやカテゴリーなどを抽出することで、データの意味を深く理解するための手法です。 この手法では、まずデータ全体を読み込んで、共通するテーマやパターンを見つけ出します。そして、それらを整理して、データに現れる概念やアイデア、感情、行動などをカテゴリー化します。最後に、それらのカテゴリーを分析して、質的データから新しい知見を発見することができます。 ここでは具体的なTA法のやり方について解説します。
作成中医療統計の事例
医学・医療の分野では、統計解析が頻繁に使用されるようになりました。例えば、疾病統計、がん登録、病院経営、臨床研究、疫学調査、診療圏分析など、様々な目的で統計解析が行われ、診断や治療の支援、経営方針の決定、医療行政の資料などに活用されています。そのため、基本的な統計解析を実行できるだけでなく、その理論的背景を理解する必要があります。ここでは、診療情報の実践的な利用に必要な能力や解析結果の解釈、そして統計理論の習得に焦点を当てた具体的な事例を紹介します。
作成中統計ソフトの違い
統計ソフトは、データ分析や統計解析において便利なツールです。代表的な統計ソフトには、R、Python、SPSS、Stata、Excelなどがあります。例えば、Rは、オープンソースの統計ソフトウェアであり、データの可視化や統計解析、機械学習など、多岐にわたるデータ分析に使われます。Rはプログラミング言語としての機能も兼ね備えているため、柔軟性が高く、独自の関数を作成することも可能です。ここでは統計ソフトの種類やその違いについて紹介します。
作成中統計の推薦図書
統計学を効率良く学ぶためには、自分のレベルを把握するのが重要です。「それは当たり前だ」と思うような内容の本でも、知っているのと理解するのは異なります。近道しようとせず、自分のレベルに適した書籍を選びましょう。統計学に限らず、本は読み手との相性が重要です。学問においては、能力や目的にあったものを選ばなければ理解できません。
ここでは、わかりやすい入門書や、参考書・教科書も紹介するので、統計学を学びたい方はぜひ参考にしてください。
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