こんばんは、オダシです。
普段は大学病院の臨床検査技師、医療系の大学院生(M2)をしながら、
医療系のトピックや臨床検査、病理・細胞診、国試対策について書いていきます。
卒業研究を進めるにときに、つまづくポイントのひとつ目が、統計処理方法の選び方だと思います。
私や前年の研究室の学生もそうでした。
統計学は非常に便利な学問であり、ある意味では最強の学問となりえます。基礎を身につけるだけでも、大きな成長となります。
この記事をきっかけに統計処理の方法について学ぶきっかけになれば幸いです。
私も統計学については勉強途中なので、実際に学んだことを共有していきたいと思います。
今回は、前回の記事から発展して、統計処理方法の種類について書いていきます。
統計処理方法の種類
早速、統計処理の方法の種類を学びましょう。
統計処理の方法はたくさんあります。
いくつか例を出します。(それぞれについては後日まとめていきます)
- 基礎統計量(平均、分散、標準偏差、相関係数 など)
- グラフ表現(ヒストグラム、ステレオグラム、円グラフ、棒グラフ など)
- 推計統計(母平均・母比率の区間推定、母平均・母比率の検定 など)
- 差の検定(2つ・対応のある2つの母平均の差の検定、ウィルコクスンの順位和・符号付順位検定 など)
- 多変量解析(重回帰分析、ロジスティック回帰分析、判別分析、因子分析、クラスター解析 など)
- 時系列分析(自己・交互相関、指数平滑化、ARIMAモデル など)
- 分散分析(クラスカルウォリスの検定、フリードマン検定、共分散分析 など)
- 相関と回帰(散布図、相関係数、回帰直線、分散分析表 など)
- カテゴリカルデータ分析(順序回帰分析、カテゴリカル回帰分析、等質性分析、コレスポンデス分析 など)
などなど、さまざまです。
統計処理の方法は無数にありますが、すべてを使う必要はありません。
集めたデータの種類によって、パターンに分類して、それに対応した統計処理の方法を選べばよいのです。
はじめにこの事実を知っていれば、効率よく統計処理を選び、研究に生かすことができまし、何より気が楽ですよね。
次回以降は上記の統計処理方法と集めたデータの関係を書いていきたいと思います。
まとめ
今回は、統計処理方法の種類についてまとめました。
おさらいします。
- 基礎統計量
- グラフ表現
- 推計統計
- 差の検定
- 多変量解析
- 時系列分析
- 分散分析
- 相関と回帰
- カテゴリカルデータ分析
今はこんな統計処理方法があるのかぁ、くらいでいいと思います。
自身が使うとなったときに学んでいきましょう。
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