観察の範囲と主張の範囲 - Interdisciplinary
学歴の有無と常識の有無 - 脱社畜ブログ ※強調は引用者 もっとも、統計的にその傾向が否定できるかというと、これは残念ながら否定できないのだと思う。学歴が低い人の中の非常識な人の割合と、学歴が高い人の中の非常識な人の割合を比較すると、おそらく前者のほうが多くなる。このあたりの事実が、「低学歴」というレッテル貼りに繋がっているのだと思う。 思うやおそらくというのが、いつの間にか事実になっていますが。その事実とは、そう思い込む人が多いという事実ではありませんよね？ いや、そうだとしても、そう思い込む人が多いと思う、というより上のものではありませんが。 ただ、この相関は擬似相関である。 思うから事実になり、そこから擬似相関である。というのを断定的に言っていますね。どこまで導き出してるんですか。 この「育ちの良さ」は、現代日本の学歴形成に裏で無視できない影響を与えている。 無視できないというのがど
E x c e l 方 眼 紙 ――感度と特異度と - Interdisciplinary
感度・特異度の問題は、エクセルで表を作っておいて、さまざまなパラメータをいろいろ振ってみてどうなるかを試してみるといいと思う。有病割合が小さいと検査の精度が良くても陽性的中割合は直感よりも小さくなる。 http://twitter.com/NATROM/status/351485157053698049 それを図でやってみたのがこちらであります↓ このジフ*1画像、○と×、および色を条件に入れてセルの数をカウントし、割り算をしてそれぞれの指標の数値を求めています。そして、ワークシートを30枚近く作って、それぞれのシートで○と×の数を変化させ、それを画像ファイルに出力してアニメーションを作成した、という涙ぐましい努力の跡が垣間見られる訳なのであります。 こういう概念を視覚的直感的に表現するにあたって、実際に人数を数えて計算する、という方が解りやすいと思ったのですね。で、離散量だから、セルを数
割合のはなし――陽性とか陰性とか - Interdisciplinary
こんがらがる 診断の話をする時、陽性とか陰性とか、偽陽性とか陰性的中度とか、そういう馴染みの無い言葉が出てくる上に、特異度=d/(b+d) みたいな式がいきなり沢山あって、訳が解らなくなります。どの言葉が何を指しているのか掴み取れない。頭の中でグルグル回って、把握が困難です。 概念から 私が思うに、こういうものを考える時は、専門用語を憶える事は後回しにして、まずどのような概念があるかを押さえておくのが重要であります。用語を憶えて、その言葉が指す概念を当てはめていく、とやっていると、頭がパンクしてしまうので。 図示 こういうのは、図を手がかりにして憶えるのが良いですね。具体的なイメージを操作しつつ概念を把握していって、それを抽象化していくプロセスをとると。 件数と割合 この種の問題では、「件数」と「割合」が一緒に出てきます。ですから、今着目しているのが単なる件数なのか割合なのかをきちんと押さ
（疫学的）合理的思考への案内――中山健夫『京大医学部の最先端授業! 「合理的思考」の教科書』 - Interdisciplinary
京大医学部の最先端授業! 「合理的思考」の教科書 作者: 中山健夫出版社/メーカー: すばる舎発売日: 2012/02/22メディア: 単行本購入: 6人 クリック: 161回この商品を含むブログ (6件) を見る読みました。良書だと思います。 私はパッと見た時、タイトルから、論理学や集合の入門的な部分を紹介したクリティカルシンキング案内のようなものだろうか、と想像したのですが、実際の所は、疫学の考えを中心に噛み砕いて説明してあるクリシンの本、といった風情です。目次など、試し読みが公式ページで出来ます⇒総合出版／すばる舎京大医学部の最先端授業！ 「合理的思考」の教科書 内容としては、疫学や医療統計等で扱われる基本的なものですが、それがかなり噛み砕いて説明されています。なるだけ易しく書かれてあり、です・ます調で、量も大部で無いので、気軽に読み進められる事でしょう（ここは重要なのです）。 具体
Interdisciplinary
noteに移行します。 note.com 何年か前に移行しようとした時、エディターが好みでは無い感じだったので止めたのですが、そろそろかなと思って再び試した所、なかなか良さそうだったので、実行する事にしました。 もともとアクセス数の多いブログではありませんが、はてなとnoteではユーザー層も違うでしょうし、何かしらの変化があるのかも知れません。どうなのでしょう。私の書く内容は、はてな向き、noteでは特殊という印象がありますが、単なる先入観でしょうか。 しばらくは、はてなに書いたものを適当に移していく予定です。エクスポート/インポート も考えましたが、色々崩れそうなので諦めました。 最初の記事としてアップしたのは↓ note.com ここ最近でもまあまあ良く書けたかな、と思っているもので、昔から論じてきたニセ科学にも関連し、この人の文を手本にしてきたという一人である中谷博士に言及・引用した
WEBで読める統計関係の良質な資料 - Interdisciplinary
私がよく参考にする所を三箇所紹介します。いずれも、説明が極めて明瞭で、論理的な整合性や用語の丁寧な使い方を志向している所に好感が持てるサイトです。 ▼Econom01 Web Site, Sophia University, Tokyo, Japan 上智大学の大西博氏のサイト。私が統計関連で最もよく参照する所です。説明の仕方の明瞭さや、具体例を用いた解説がとても良いと思います。確率統計の一つ一つの概念について、大変丁寧に説明されています。たとえば、「相関（および因果関係）」については、 ２つの変数の同時分布と、その条件付き分布は、変数の間の数量的結び付きを示しています。この数量的結び付きは、統計的頻度分布として観察されるものであり、現象の背後にある実態的な「関係」や「構造」から導かれる法則性を必要としません。 例えば、人間の身長と体重とは密接な統計的分布関係を持っていますが、両変数を決定
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