統計学入門−第1章
1.3 データの要約方法 (1) 度数分布図 統計学ではデータをどのようにして要約し、集団の様子をどのように記述するのでしょうか？ それを説明するために第1節の体重測定の例をもう一度取り上げてみましょう。 データを要約したい時は、まず始めにデータを見やすいようにグラフ化します。 それには横軸にデータの値を取り、縦軸にその数をプロットした度数分布図(frequency distribution)を用います。 一般的な度数分布図ではデータの値をいくつかの区間に区切り、その区間の中に入るデータの数を柱状グラフとしてプロットします。 この図が度数分布図と呼ばれるわけは、データの数のことを数学では度数と呼ぶからです。 体重測定のデータを度数分布図で表したところ、図1.3.1のようになったとします。 このように最初にデータを目に見えるようにグラフ化する(見える化する)のは大変重要です。 これによってデ
統計学入門
さて皆さん、「数字は魔物、統計は数字のトリック」などと言われ、統計学はある人々からは疫病神のように忌みに嫌われ、またある人々からは金科玉条のごとく無条件に信奉され、はたまた別の人々からは塵芥のごとく無視されています。 しかしやかましくいわれている割には、その本質が十分理解されているとはいい難いのが現状ではないでしょうか？ 研究現場の研究者が統計手法を利用する時に犯す間違いのうち、ほぼ90％のものが非常に初歩的なものです。 そしてそれらの間違いは研究者が統計学の基本的な事柄をはっきりと理解していないか、あるいはそれらを誤解していることが原因になっています。 例えば研究現場でしばしば間違って使われている統計手法のベスト3は次のようなものです。 有意確率(p値)と「有意差あり」の意味 標準偏差(SD)と標準誤差(SE)の使い分け 多重比較の使用方法 これらは全て非常に初歩的かつ基本的なことです。
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