【統計学入門】統計学って何するの？統計学の4つの役割【臨床検査】【研究】

こんばんは、オダシです。

先日、首相の会見で、新型コロナに対して「非常事態宣言」が可能になりましたね。

小中高生の休校は未だ継続中のようですね。春の選抜も史上初の中止となりました。

そんな世間の情勢にありながら、所属研究室では、学部生が研究用のリサーチ会に向けて、研究を連日やっています。

はたから見たらスーパーブラックですね。

そんな彼らの中には、実験がほとんど終わった猛者もいるんですよね。

過去に記事でも少し触れましたが、研究ではデータをまとめ、自分なりに分析する必要があります。

つまり研究には、「統計学」の理解が欠かせないのですが、

大学の講義レベルの統計学は、正直あまり役に立たないんですよね。(うちの大学だけかもしれないですが…)

教えている教授もやる気がないし、講義自体も教授が書いたわかりにくい教科書を使って、ひたすらコピーするみたいな感じです。

そんなんじゃ、統計学の本質が隠れてしまします。

結果、卒研の終盤で切羽詰まり、院生にやり方だけ聞いて、やっつけで形だけデータを分析するなんてことになります。

毎年同じこと、数人に聞かれるのです。

「結局、統計学って何するんですか？」

「どうして、検査の研究に統計が必要なんですか？」

といった感じです。

毎回教えていると、つまづくポイントが似ていることに気が付きました。

…大体みんな基礎のはじめで詰まってるな

…じゃあ、今のうちに基礎を理解してもらおう

…そうすれば、まとめの段階での苦労は減るはず

と感じたので、

今回は、統計学入門として統計学の役割について書いていこうと思います。(次々と更新していきます。)

統計学って何するの？統計学の4つの役割

私が学生に聞かれるポイントの一番ってここなんですよね。

学生みんなまじめだし、養成課程を選ぶくらいなので熱意は伝わってくるんですよね。

単純に、触れてこなかったものをいきなり使えって言われて、困っているだけなんですよ。(私が思うところでは…)

練習しないとチャリに乗れないようなもんです。

基本的なポイントを押さえれば、上手くいきます。

統計学の役割は大きく分けて4つです。

1. 概念を定量化する
2. 結果を予測する
3. 仮説を検証する
4. データを分類する

抽象的ですね。

それぞれ例を出して解説していきます。

1.概念を定量化する

「感染症の深刻さ」を客観的に評価するときに、どのように評価するでしょうか。

評価項目は様々です。

評価項目の一面として

• 患者数
• 死亡者数
• 感染地域の広さ

などがありますね。

「感染症の深刻さ」は抽象的ですが、

その一面である、「患者数」「死亡者数」「感染症地域の広さ」は数値化することが可能で、客観性があります。

客観性を保ったまま、概念を定量化することが統計学の一つの役割です。

注意点としては、データと数値化された項目の間には、完全な対応はありません。

野球選手やサッカー選手の能力を、「打率」や「シュート決定率」だけで評価することはないですよね。

「足の速さ」や「身長」、「体重」などの項目を合わせて評価することが大事です。

2.結果を予測する

研究やビジネスでは、データをもとに未確定(例えば未来)の結果を予測することが求められます。

例えば、A~Jの学生10人の身長と体重を測定したとします。

するとデータが得られます。

この結果をグラフ(正確には散布図)にまとめます。

ここに身長1.9ｍのKが来たら、Kの体重は大体予想できるということです。

具体的には、y=95.893x-96.663 の数式にx=1.90を代入します。

すると95.893×1.90-96.663=85.5(kg)　(有効数字については後日書きます)

となり、Kの体重は85.5(kg)前後だろうと予測できます。

このような分析方法は回帰分析と呼ばれます。

未確定のものを既存のデータから、結果を予測することが統計学の一つの役割です。

3.仮説を検証する

コイントスをして、表なら100円もらえて、裏なら100円あげるゲームを相手から提案されました。

何連敗したら、いかさまだと思いますか？

人によると思いますが、統計学的には答えが出ています。

勝率が5％未満や1％未満の時です(検定時の縛りの強さによって変わります)

このとき、いかさまを疑う基準となるものがp値と呼ばれるものです(後日解説します)

基準をもとに、二つある仮説(今回はいかさまか、そうでないか)の片方を選び、残りを否定することで、

意味のある差(有意差)として仮説を検証します。

自身がたてた、仮説を検証することが統計学の一つの役割です。

4.データを分類する

これは中々、例を挙げづらいのですが、あえて挙げるとすれば、研究室やゼミの配属を決めるときですかね。

学年全体の希望を通すことは難しいので、学生個人をグループ分けする必要があります。

血液研究室の定員が埋まったときに、第一希望が血液研究室の学生に対して、どの研究室を再提案するか選択に迫られます。

このときは、血液研究室と似た研究室を提案する必要があります。

データ(学生の希望研究室)を属性ごと(それぞれの研究室)に適切に分類することになります。

集めたデータを分類することが統計学の一つの役割です。

まとめ

今回は、統計学の4つの役割についてまとめました。

おさらいします。

統計学の4つの役割は

1. 概念を定量化する
2. 結果を予測する
3. 仮説を検証する
4. データを分類する

です。

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