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- 実験で使うとこだけ生物統計1 キホンのキ 決定版
商品情報
内容
「実践的な統計が身につく」と評判の書籍が7年ぶりに改訂,決定版として登場!検定法の理解に必須な基本がするっとわかります.実験後に検定法を考えている,SDとSEの使い分けが不安…という研究者は必読です!
序文
はじめに―改訂によせて
検定を利用したことのある研究者であれば,一度は統計学本を手にするはずである.検定を理解したいと思うのは,研究者であれば当然の流れである.しかし,多くの場合,挫折する.筆者も何度も挫折した.あらゆる検定が網羅され,計算手順や検定の詳細が書かれている統計学本を丹念に読んでいくのは苦痛でしかない.難しくても理解できればまだよいが,統計学本に書かれている内容は,どうもピンとこない,あるいは,ほとんど理解できないというのが実感ではないだろうか?
また,学会発表や研究論文において,不適切な検定が多く行われているのも事実である.このことを認識している研究者も,正しい検定法を系統立てて説明できないために,学生への教育が難しいという悪循環に陥っている.他国の学術論文においても不適切な検定が多々見受けられることから,世界的にも理解せずに利用している研究者が多いと思われる.
◆ ◆ ◆
筆者は統計の専門家ではないが,2012年第66回日本栄養・食糧学会年次大会での教育講演「栄養学・食糧学研究のための実践統計検定法」を行う機会を得た.講演は立ち見でも入り切らない状況になり,検定に悩んでいる研究者がいかに多いかが浮き彫りとなった.その後執筆した「化学と生物」誌での連載「研究者のためのわかりやすい統計学─統計検定を理解せずに使っている人のために」(2013年,全3回)をもとに,さらにわかりやすく解説を加えたものが本シリーズの初版である.検定法についてすぐに説明するよりも,まずはベースとなる部分を見直すことが近道と考え,挫折なく読み通せる量として基礎固めの第1巻(本書)と検定法の第2巻とに分けて発行した.
初版は,実験研究者の視点からわかりやすく読み切れる生物統計の本をめざして執筆し,多くの方々にご好評をいただいた.この間,大学ではじめて統計を学ぶ学部学生から,大学院生,若手の研究者,大学の教員,企業および研究機関の研究員まで,幅広い層に講義,講演を行い,受講者からたくさんの質問,疑問をいただいた.今回,それらを踏まえて本書をより理解しやすくするために全体的に見直し,決定版として改訂することとなった.特に,第1巻『キホンのキ』全般から,第2巻『キホンのホン』の「2群の実験の検定法」まではかなり力を入れて修正や加筆を行い,よりわかりやすくしたつもりである.
◆ ◆ ◆
筆者は,長年,検定を利用してきただけの研究者であり,本シリーズではどうすれば研究者が理解しやすいかを重点的に考えて解説している.したがって,数学的な内容は最低限にとどめ,感覚的に理解できるように努めた.また,改訂版同様,統計の専門家に査読をいただいた.
生命科学系研究者にとっては,精密な計算方法を知る必要はなく,最低限の原理を知ることで,自分の実験においてどのような検定を用いればよいかが判断できればよいと考えている.また,検定を知ることで,適切な実験計画を立てることも可能となる.
◆ ◆ ◆
本書を読むことで,検定に悩んでいる研究者や学生諸氏の理解が少しでも進めば,望外の喜びである.
なお,本書を書くにあたって,多くの統計学本を参考にさせていただいた.それらは,本文中や巻末に記載している.統計の専門家でない筆者が本書を書くことができたのは,これら参考書のおかげである.この場をお借りして感謝申し上げる.
2024年6月
池田郁男
目次
はじめに―改訂によせて
いくつ心あたりがある? チェックリストで確認しよう!
本書で使用した記号と意味
1章 本書を読む前に
1-1 以下を理解していれば本書を読む必要はないかも
1-2 統計のキホンを理解しよう
1-3 いわれるがままを脱しよう
1-4 実験で使うとこだけ押さえよう!
2章 検定前の「研究者としての心構え」とは?
2-1 研究者が押さえるべきポイントは?
2-2 「実験してから→検定を考える」ではいけない
検定を考慮して実験計画を立てることが本来は基本
2-3 あなたの研究対象は標本か母集団か?
研究者は母集団を意識すべき!
2-4 無作為抽出(ランダムサンプリング)してる?
2-5 妥当な標本の大きさnとは?
標本の大きさnは大きいほうが有意差は出やすいが……
2-6 各群の標本の大きさnは同じ数にするのが基本
2-7 妥当な群数は?
群数はできるだけ少ないほうが有意差は出やすい
2-8 標本平均を考える意味
2-9 データの特徴は?
標本平均とバラツキに注目せよ!
2-10 自分の測定誤差を知ってる?
測定誤差が大きいと検定する意味がない!
2-11 有効数字を無視してない?
2-12 外れ値はどうする?
実験での現実的な対処手順
2-13 研究者としての基本
3章 標準偏差(SD)と標準誤差(SE)はどう違うのか?
3-1 標準偏差(SD)と標準誤差(SE)の違いをマスターしよう!
3-2 標準偏差(SD)を理解する①
母集団の母平均,母分散,母標準偏差を理解する
3-3 標準偏差(SD)を理解する②
標本平均,標本分散,標本標準偏差を理解する
3-4 標準偏差(SD)を理解する③
不偏分散,不偏標準偏差を理解する
3-5 研究者は標本平均±SDで何を表現したいのか?
3-6 標準誤差(SE)を理解する
3-7 研究者は標本平均±SEで何を表現したいのか?
3-8 標本平均±SDと標本平均±SEの使い分けは?
[Advanced] 不偏分散はなぜn−1で割るのか?
4章 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定のどちらを使うべきか?
4-1 パラメトリック検定とは?
4-2 ノンパラメトリック検定とは?
4-3 正規性の検定とは?
正規性の検定で正規分布しているかどうかは判断できない?
4-4 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定どちらを使うべきか?
どちらも使える!
5章 有意差があるとは?
5-1 有意差の意味を理解しよう!
5-2 p値を理解しよう!
第1巻をおえて
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書籍情報
- ISBN:9784758121316
- ページ数:128頁
- 書籍発行日:2024年7月
- 電子版発売日:2024年7月17日
- 判:A5判
- 種別:eBook版 → 詳細はこちら
- 同時利用可能端末数:3
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