読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

まっどさいえんちすと

日本語が苦手なのでブログで練習します。パエリアが大好き

どんな研究をする上でも絶対に必要な統計学

来週の薬理学の口頭試問で取り扱う論文に、ANOVA解析というものが出てきたので、この話を今日はしたいです。このレベルの統計ができれば、それ以上は医学系の研究で必要ありませんが、ある程度統計ができなければ、いくら実験の手技を学んでデータが出たしても、そのデータの意味を読み取ることはできないでしょう。

f:id:keivard:20130525120915p:plain

さて早速ですが、薬理学の論文で「薬の効果を比べる」というのがメインで書かれたと思うのですが、そこで比べる方法としてANOVA解析というものが使われます。

 

このANOVA解析というのは、単純に「3つ以上の群間における差の解析」です。統計学というのは、仮説を立てて、それを検証する学問なのですが、薬理学においては、「この薬とこの薬とこの薬で、この程度の差が観察できるが、この差というのは、果たして意味があるのか?単なる偶然なのか?それを実証しようぜ」ということです。

 

統計学は最強の学問である」という本がありますが、この本はワーストですね。

何が言いたいのか、本当にわからない。統計学の社会への貢献を述べてからの、簡単に統計を説明していますが、もっと分りやすい説明をしている本は他にもあるし、ましてや300ページかけて、これしか書けないのか、という感じです。挑戦的な本のタイトルですが、タイトルからでも浅そうな本だということがわかりますよね。

 

さて話を戻すと、ANOVAとは分散分析とも呼ばれます。手法は簡単です。

分散分析という名のとおり、分散からのズレを分析するからです。群間の分析をするために、群間の平均からのズレ、郡内のズレを足して、全体のズレとします。

群間のズレは標本集団間の違いを示しています。郡内のズレは、同じ標本集団と比べた時のズレです。

 

この二つのズレを理解すれば、ANOVAは理解できました。つまり郡内のズレに比べ、群間のズレが大きければ、それは、標本集団の間の違い大きいと言えます。だから帰無仮説として、例えば「これらの薬の効果に差がない」というのを棄却できるわけです。

 

一方で、郡内のズレの方が大きくて、群間のズレが小さければ、標本集団の間の違いが少ないと言える。よって帰無仮説「これらの薬の効果に差がない」というのを採択することができます。

 

なんで帰無仮説が「効果に差がない」という形にするかというと、もし「差がある」とすると、「え?どのくらいの差があればオッケーにするの?」という疑問が生じてしまうためです。

 

もう少し、実践的になると、「いくつかの薬の投与頻度、薬の強さから、いくつかの薬の効果に差があるか」ということも調べます。つまり2要因の分散分析ということです。

 

これだけですよ。統計って簡単ですよ!

むしろ統計は一般教養に近いという人もいるくらい。

「私は患者さんの役に立ちたい、人に奉仕したい、普通に医者になりたい」と思ってるあなた、あなたの使ってる薬の副作用、相互作用を本当に調べられるのは、製薬会社ではなく、あなたです。統計学びましょう。

 

偉そうに申し訳ない。