理学療法

統計学part2

こんばんわ!
昨日に引き続き、統計学について学んでいきたいと思います!
統計学にはいくつか種類があります。
・記述統計学
・推定統計学
・ベイズ統計学
が、おおきく分けて分類されます。
まず、記述統計学ですが、
膨大にあるデータを整理し、そのデータが示す集団の性質を簡潔・明確に記述することを目的としています。
高校の期末テストで学内平均が何点なのか知りたいや、
日本人の平均身長などは記述統計学に含まれます。
このとき、基となるデータがあることが前提になります。
次に推定統計学ですが、
少ないデータから基となるデータを推測するのが推測統計学になります。
テレビの視聴率や日本人全体の平均年収などがこれにあたります。
ここで、説明を簡略化するために言葉をご紹介いたします。
・標本
・母集団
この二つはとても重要になります。
標本とは母集団から数例抽出したデータをいいます。
例えば、高校全体の平均身長を求めたいとき、
男子200名が在籍する高校で、その中から50名を代表として身長を測定したとき、
200名が母集団、代表50名が標本となります。
標本は母集団に含まれています。
なので、記述統計学は標本=母集団、
推定統計学は標本≠母集団
少ない標本から母集団を推定します。
ベイズ統計学はこれらとはまた違っていますのでまた機会があるときに記事にでもしたいと思います。
t検定や仮説検定など○○検定などは、推定統計学が用いられることが多いです。
これら検定は標本を基にして計算し、母集団に関する仮説の可否を判断するためのものです。
ですので、標本数が多ければ多いほうが有意差が出やすいなどと言われるのはこのためだと思います。
また、統計学を学んでいると必ず出てくるのが正規分布です。
この正規分布とはなんなのか、考えていきたいと思います。
正規分布とは、富士山のような形をしている、左右対称で中央が飛び出ているグラフです。
これは、中央に近づくにつれてそのデータ数が多くなることを示しています。
端にいけばいくほどデータ数は少なくなってくるので、中央が飛び出るような形になります。
正規分布を理解するうえでもう一つ重要なのが、標準偏差です。
標準偏差とは、データのばらつきを示しています。
この標準偏差の範囲には全体の約68%のデータが入るとされています。
正規分布を描くときは、この標準偏差と平均値がわかっていれば書くことができます。
医療論文ではほぼこの正規分布はでてきます。
僕自身まだまだ統計学について学び始めたばかりなので、もっと理解を深められたら再度記事にしていきたいと思います。
今回はこの辺で失礼します。

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