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統計・研究デザイン

このカテゴリで学ぶこと

  • FigureやResultsに出てくる値を、変数、分布、代表値、ばらつきに分けて読める
  • 反復、n数、対照群、ランダム化、盲検化を、比較の信頼性を支える設計として確認できる
  • p値、効果量、多重検定、信頼区間を、差の大きさと確からしさを分ける道具として使える
  • 相関と因果、交絡、バイアス、再現性、研究の限界を、主張の強さを見積もる視点として整理できる

統計・研究デザインでは、FigureやResultsに出てくる差、ばらつき、サンプル数、統計的な確からしさを読むための考え方を学びます。Figureを読んでいる途中で確認点だけを短く見たい場合は、Figure早見表 を使います。

統計用語だけを覚えるよりも、何を比較しているのか、どの単位で測っているのか、結論がどの範囲まで言えるのかを分けて読むことが大切です。

セクション一覧

Section titled “セクション一覧”

統計・研究デザインの記事は、データの種類、比較の設計、ばらつきと不確かさ、推論、批判的な読み方に分かれています。各カードから、記事一覧の該当セクションへ移動できます。

データ

データの種類と分布を確認する

変数、分布、平均と中央値を確認し、Figureの軸や代表値が何を表しているかを整理します。

設計

比較・反復の設計を確認する

生物学的反復、技術的反復、n数、対照群、ランダム化、盲検化を、比較の設計として確認します。

不確かさ

ばらつきと不確かさを区別する

エラーバー、標準偏差、標準誤差、信頼区間を、ばらつきと推定の不確かさとして区別します。

推論

差の大きさと確からしさを判断する

p値、効果量、多重検定補正、有意性と生物学的重要性を、結果の読みすぎを避ける視点として整理します。

限界

関係・偏り・限界を見分ける

相関と因果、交絡、バイアス、再現性、研究の限界を、Discussionの主張を読む前提として確認します。

記事一覧

Section titled “記事一覧”

初めて読む場合は、まずデータが何を表しているかを押さえ、次に比較の設計を確認し、その後でエラーバー、p値、限界へ進むと読みやすくなります。

データの種類と分布を確認する

Section titled “データの種類と分布を確認する”
  1. 変数とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    変数を、研究で観察・測定・比較する値やカテゴリとして説明し、Figure読解の入口につなげます。

    用語
    変数
  2. 分布とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    分布を、データがどの値にどれくらい集まっているかを示す見方として説明します。

  3. 平均と中央値 未学習 統計・研究デザイン

    平均と中央値を、データの代表値として説明し、分布や外れ値との関係を整理します。

比較・反復の設計を確認する

Section titled “比較・反復の設計を確認する”
  1. 生物学的反復と技術的反復 未学習 統計・研究デザイン

    論文Figureのn数を読むために、生物学的反復と技術的反復の違いを説明します。

  2. n数とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    n数を、Figureや統計解析で数えられている単位として説明し、細胞数・サンプル数・独立反復の違いを整理します。

  3. 対照群とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    研究デザインとしての対照群を、比較の基準、交絡、Figure読解の観点から説明します。

  4. ランダム化とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    ランダム化を、サンプルや処理の割り付けに偏りが入りにくくする研究デザインの考え方として説明します。

  5. 盲検化とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    盲検化を、測定者・評価者・解析者が条件を知らないようにしてバイアスを減らす研究デザインとして説明します。

ばらつきと不確かさを区別する

Section titled “ばらつきと不確かさを区別する”
  1. エラーバーとは何か 未学習 統計・研究デザイン

    Figureのエラーバーがばらつきや推定の不確かさを示す表示であることを説明します。

  2. 標準偏差と標準誤差とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    標準偏差（SD）と標準誤差（SEM）を、データのばらつきと平均推定の不確かさとして区別します。

  3. 信頼区間とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    信頼区間を、推定値の不確かさを範囲として示す考え方として説明します。

差の大きさと確からしさを判断する

Section titled “差の大きさと確からしさを判断する”
  1. p値とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    p値を、帰無仮説のもとで観察された差がどれくらい珍しいかを考えるための指標として説明します。

  2. 効果量とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    効果量を、差や関係の大きさを表す指標として説明し、p値との違いを整理します。

  3. 多重検定補正とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    多数の検定を行うと偶然の有意が増えやすくなるため、補正が必要になることを説明します。

  4. 統計的有意性と生物学的重要性 未学習 統計・研究デザイン

    統計的有意性と生物学的重要性を、p値で示される差の珍しさと、生物学的に意味のある大きさや文脈の違いとして説明します。

関係・偏り・限界を見分ける

Section titled “関係・偏り・限界を見分ける”
  1. 相関と因果の違い 未学習 統計・研究デザイン

    相関と因果の違いを、2つの変数が一緒に変化することと、一方がもう一方を引き起こすことの違いとして説明します。

  2. 交絡とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    交絡を、調べたい関係が第三の要因によって見かけ上変わって見えることとして説明します。

  3. バイアスとは何か 未学習 統計・研究デザイン

    バイアスを、研究デザイン、サンプル選択、測定、解析、報告の過程で結果が一方向にずれる可能性として説明します。

  4. 再現性とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    再現性を、同じ問いに対して同じような結果が得られるかを確認する考え方として説明します。

  5. 研究の限界の読み方 未学習 統計・研究デザイン

    研究の限界を、結論をどこまで一般化できるかを判断するための情報として説明します。

次に進む

Section titled “次に進む”

概念を一通り確認したら、実験・統計を確認する でMethodsや実験手法と合わせて復習できます。実際の図に進む場合は 論文Figureの読み方 を使い、順番に練習したい場合は Figureを読む を使います。