統計に関する記事

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統計について。

2014年

【翻訳】ダメな統計学 (9) 誰もが間違える

この章では、現在の科学研究において、統計の誤りが多いことについて説明した上で、こうした誤りに対抗するにはデータの共有が重要だと訴えている。

【翻訳】ダメな統計学 (8) 研究者の自由:好ましい雰囲気?

この章では、実際に統計的な分析を行う際には、どう分析するかについて決定しなくてはならないことが多数あることを示している。ただし、あまり気ままに分析を行うことが許されれば、研究者にとって都合の良い結果が出てくるだろうという警告も述べられている。

【翻訳】ダメな統計学 (7) 停止規則と平均への回帰

この章では、研究を途中で中止することによって発生する問題、結果が実際よりも誇張されてしまう問題について扱われている。この2つの問題は別々のものでなく、相互に関係していることに注意が必要である。さらに、この章の最後の方では、規模が小さいグループほど平均からずれやすく、規模が大きくなるに連れて平均に近づいていく(=回帰する)ことが紹介されている。

【翻訳】ダメな統計学 (6) 有意であるかないかの違いが有意差でない場合

この章では、有意な結果があったものとなかったものとの間に必ずしも有意差があるわけではないということが説明されている。また、信頼区間に重複がある場合と有意差がある場合が違うことについても説明されている。

【翻訳】ダメな統計学 (5) p値と基準率の誤り

この章では、何度も比較を行うことの問題点について扱っている。何度も比較を行えば、本当は存在しない現象が存在するかのように判断されてしまう可能性がある。

【翻訳】ダメな統計学 (4) 擬似反復:データを賢く選べ

この章では、データ数を増やすために行われる「擬似反復」の問題について説明している。

【翻訳】ダメな統計学 (3) 検定力と検定力の足りない統計

この章では、検定における重要な概念の1つである「検定力」について触れた後、検定力が足りないために適切な結果が得られないことがあることを説明している。

【翻訳】ダメな統計学 (2) データ分析入門

この章は、統計分析でよく用いられるp値という概念について説明している。この概念は本文で触れられているように非常に誤解されやすい概念である。きちんとした統計分析を行うにはこの概念をしっかり理解しなくてはならない。

【翻訳】ダメな統計学 (1) はじめに

この章では、科学界に統計上の誤りが広く見られ、それが問題になっていることを説明している。

ダメな統計学:目次

『ダメな統計学』の目次。 『ダメな統計学』には科学研究での統計の誤用がもたらす問題点について様々なことが書かれている。科学を研究しようとする人や統計で分析をしようとする人は必読。

Rのバージョン3.1.0がリリース

統計処理言語の R のバージョン3.1.0が、2014年4月10日に公開された。この新リリースでの主な変更点について解説する。

Rで欠損値の有無を判定する函数 anyNA()

Rの函数 anyNA() は引数のオブジェクトに欠損値が含まれているかどうかを高速に返す函数であり、欠損値が含まれていれば TRUE を返す。

2013年

2012年

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