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マンガ 統計学入門


11 02, 2010 | Tag,マンガ,統計学

こういう統計本は今まであまりなかったかもしれません。

今までは平均や正規分布、さまざまな検定の方法についてそこそこ詳しく解説し、それをまとめたような本が多かったのではないでしょうか。

そういう形態はまったくもって正統派で、詳しく説明されているどの項目も統計には欠かせないものでしょう。

しかしながら、統計初心者にとっては木を見て森を見ず的状況に陥らせる危険があります。

その点本書は画期的です。監訳者も言っている通り、狭い範囲を深く知るのではなく、広範囲をざっくり知ることができるからです。

統計に興味を持ったら最初の最初に読むといいと思います。


マンガ 統計学入門 (ブルーバックス)マンガ 統計学入門 (ブルーバックス)
(2010/04/21)
アイリーン・マグネロボリン.ファン・ルーン

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タイトルに”マンガ”とあるのですが、イラスト中心で絵だけ追っていけばだいたい理解できるタイプの本ではありません。

変わったイラストと一緒にある程度文字を読むことは覚悟しておいた方がいいかもです。どちらにしろ、サクっと読めます。

独特なイラストがなかなか奇妙な感じで、味があります。

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「統計数字を読み解くセンス」 


05 18, 2010 | Tag,統計

統計数字を読み解くセンス―当確はなぜすぐにわかるのか?(DOJIN選書27)
はじめに言っておきますが、これを読んでも、統計を使いこなせるようにはならないと思います。数字が苦手な人は本書にでてくる話は完全には分からないでしょう。

でも、それでいいんじゃないかと思います。日常生活で"検定"や"推定"をする機会はふつうあまりないでしょうから。

それよりも統計しろうとにとって大事なのは、テレビのニュースや新聞に書いてある数字が本当に意味するところ、データが妥当なのかどうか、これを判断できるようにすることが大切だと思います。

本書は日常にあふれたデータの数々を批判的に吟味することができるようになるための手助けになります。


内容ですが、平均や偏差値といった基本的なことから始まって、相関関係や検定、推定、回帰といったやや専門的なことにまで及びます。数式がところどころに出てくるので、数学アレルギーの人はイヤになってしまうかもしれません。

しかし、そこであきらめない方がいいです。分からない部分は飛ばしながら一通り読んでみることをおすすめします。

中には身近な話題として、選挙速報やテレビの視聴率、地球温暖化の問題や健康診断の結果、などなどが書かれています。そのあたりが読んでいておもしろいところだと感じました。

統計をとろうにも、集めたサンプルに偏りがあったら全然意味のないもの、もしくは害あるものになってしまうんですよね。数字には説得力がありますが、その数字が確かなものかは自分で判断する必要があるということをあらためて実感しました。





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マンガでわかる統計学


10 19, 2009 | Tag,統計,検定,P値

評判の良かった統計本です。読んでみました。
たしかに本書は統計学の入門書を10冊選ぶとしたら、間違いなくその中に入る一冊でしょう。

今回は書評というより個人的なメモ代わりにログを残しておくことにします。あしからず。

マンガでわかる統計学マンガでわかる統計学
(2004/07)
高橋 信トレンドプロ

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目次
プロローグ トキメキ統計学
第1章 データの種類をたしかめよう!
第2章 データ全体の雰囲気をつかもう! 数量データ編
第3章 データ全体の雰囲気をつかもう! カテゴリーデータ編
第4章 基準値と偏差値
第5章 確率を求めよう!
第6章 2変数の関連を調べよう!
第7章 独立性の検定をマスターしよう!
付録 Excelで計算してみよう!



P値と検定の手順のところが日常臨床ですぐに使えそうだったので重点的に読んでみました。

検定の手順 これはどの検定でも同じなため、頭に入れておいた方がよさそうです。


Step1. 母集団を定義する。


Step2. 帰無仮説と対立仮説を立てる。

例えば、
帰無仮説:母集団における「性別」と「されたい告白方法」のクラメールの連関係数の値は0である。
対立仮説:母集団における「性別」と「されたい告白方法」のクラメールの連関係数の値は0よりも大きい。


Step3. どの「検定」をおこなうか選択する。


Step4. 有意水準を決定する。
これは0.05もしくは0.01にすることが多い。


Step5. 標本のデータから検定統計量の値を求める。
検定には独立性の検定、相関比の検定、無相関の検定、母平均の差の検定、母比率の差の検定などなどあります。

独立性の検定ならピアソンのカイ二乗統計量を利用します。

カイ二乗統計量は(標本-標本平均)の2乗÷(母分散)の和で表わされ、n個の標本ならこれは自由度(n-1)のカイ二乗分布に従う統計量となります。


Step6. Step5で求めた検定統計量の値が棄却域に入っているかどうかを調べる。


Step7. Step6において検定統計量の値が棄却域に入っていたならば、「対立仮説は正しい」との結論を下す。そうでなければ、「帰無仮説は誤っているとはいえない」との結論を下す。


Step6p. 有意水準よりもStep5で求めた検定統計量の値に対応するP値のほうが小さいかどうかを調べる。


Step7p.
Step6pにおいて有意水準よりもP値のほうが小さかったならば、「対立仮説は正しい」との結論を下す。そうでなければ、「帰無仮説は誤っているとはいえない」との結論を下す。

例えば、求めた値が8.0091で、P=0.05に相当するのが5.9915なら、この場合の帰無仮説は棄却、対立仮説は正しいという判断ができます。
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仮説の設定がまず難しいですね。帰無仮説には立証が難しそうな仮説を設定して、対立仮説は帰無仮説以外の幅広い範囲をカバーさせるのが一般的なようです。

Step5で検定の方法を決めて、検定統計量を求めるところも難しいですね。うまくできるか自信ありません。


帰無仮説と対立仮説についての説明として、より分かりやすいページがあったのでリンクしておきます。
 >>帰無仮説と対立仮説


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【関連記事】
 >>統計のお勉強 +【書評】完全独習 統計学入門




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統計のお勉強 +【書評】完全独習 統計学入門


03 30, 2009 | Tag,統計,エビデンス,勉強

女教師ブログ:卒論修論のために、これから統計学を学ぶつもりの人に知って欲しい5箇条


ここ↑で統計を勉強しておく大切さが指摘されていましたが、それは医学においても例外ではありません。最近ではエビデンスに基づいた医療を、ということが言われており、統計学の大切さを実感しています。

私にとっての統計は不得意分野で、大学の教養課程でも統計学の授業は全くおもしろくなく、興味もわかなかったので、なんとか単位をとるだけの勉強しかしてきませんでした。当時は統計が臨床でどう役立つのか分かっていなかったし、別に勉強しなくてもなんとかなるだろう、と安易に開き直っていた節があります。

まさか医者になってから論文をたくさん読むようになり、至る所に統計的解析が出てきて分からないけどとりあえず細かい解析は無視して読んでしまっている自分は想像できませんでした。

まぁたしかに細かい統計の知識を知らなくても論文の要旨は分かってしまうし、なんとなく臨床の論文も書けたりするのであえて勉強しなくてもいいのかもしれません。また、もし統計の知識が必要になったら誰か別の専門家に依頼してしまうのも手かもしれません。

しかし、あまりにも分かっていない自分に嫌気がさしたので、amazonを覗いてみてランキング1位で評判の良さそうなこちらの本を読んでみました。


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