生物学系(医学)の研究をしているものです。

実験データの統計処理にはもっぱら統計ソフトを使っていたので不便を感じなかったのですが、データの処理の仕方でいろいろと疑問なところが生じてきて、果たして自分の実験のデータをどう評価していいのか考えています。それで少し統計のことを勉強しようと思っています。

しかしながら私は理系出身であるにもかかわらず数学が大の苦手で、解析学が全くわからないのです。(高校の数学段階ででストップしています)統計学の入門書を読んでも微分積分だかがいっぱいでてきて理解できません。こんな私にも少しずつでもいいですから理解する助けになるような書物はないものでしょうか。

お恥ずかしい質問ですが、詳しい方、ご回答ください。よろしくお願いします。

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A 回答 (9件)

わたしの教科書は



東京大学出版界
医学生物学の為の推計学

です。微分積分必要なし.電卓一つで十分でしょう(手回し計算機とそろばんで分散分析をしていた世代です)。
適合度の検定が載っている本がこれくらいしか.見つからないので.これをすすめます。統計では.特定の検定をするためには特定の分布様式であることが必要ですから。
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この回答へのお礼

微分積分無しで適合度のことがわかるとはなかなか惹かれるものがあります。

ありがとうございます。

お礼日時:2001/08/23 20:45

>図書館にもないようですし


研究関係ならば.nascを選択する方法もあるでしょう。図書館で聞いてみてください。
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この回答へのお礼

たびたび親切にありがとうございました。
もう一度図書館で探してみます。

お礼日時:2001/09/02 21:51

>昔さぼったつけが回ってきたと思ってがんばります


学校にいっているだけ.条件がよいです。私なんて.学徒動員.疎開.空襲という調子で.中学校にろくに通わないで大学に進学してしまいましたから.皆さんが常識として知っているような点が.結構抜けていますから。
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この回答へのお礼

自分の甘さがよくわかりました。恵まれた環境にいることを心して、広く社会に自分の受けた教育が還元できるようにがんばりたいと思います。

先日ご推薦いただいた本は絶版になっていて、なかなか探したのですがありませんでした。図書館にもないようですし、地方なので神田の古本屋巡りなんてこともそうそうできずにいます。

ありがとうございました。

お礼日時:2001/08/27 10:30

>彼は高校の頃の「確率・統計」の本を引っ張りだして、勉強してるみたいです。


以前.たしか富士通の何代か前の社長が社内報に寄稿した勉強法ですね。
話には聞いているのですが.該当社内報が入手できません。だから.別の人の話かも知れません。
小学校.中学校.高校と教科書をさかのぼって読んでいけば.内容が分かるから.わかってから.その過程よりも上級課程の内容を読んで行けば.どんな内容でも分からないことはない
という感じの内容と聞いています。
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この回答へのお礼

ありがとうございます。

こつこつやっていきます。昔さぼったつけが回ってきたと思ってがんばります。

お礼日時:2001/08/23 21:10

統計のはなし


統計解析のはなし  
(両方ともに 大村 平 著  日科技連)
を推薦します。

参考書というより読み物という感じですが、
入門書としては良いと思います。 
それほど時間もかからず、楽しく読める本です。
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この回答へのお礼

その本でしたら本屋さんで見かけたことがあります。簡単に手に入りそうですね。

統計は大の苦手なので、楽しく学べるというのはうれしいかぎりです。実務上役に立てられればありがたいです。

ありがとうございました。

お礼日時:2001/08/23 21:09

rei00さんに紹介されて出てまいりました!


jug先生、お久しぶりです。お世話になってます!

以下の参考URLサイトには関連質問の回答がありますが、参考になりますでしょうか?
これらの中で#3、#1で紹介した成書・サイト等を参考にしてください。

他の回答でも書いたのですが、私も一応理系ですが、統計解析に関しては学生時代は全然勉強しませんでした。
未だに好きではありませんが・・・(笑!)?
ただ、最近は必要にあまり迫られないので気楽です!!

でも、私が最初に統計解析を学んだことよりPCの発達でPCを使用しながら学習できる点は学び易くなっているのではないでしょうか・・・?

回答になってませんが・・・。

ご参考まで。

参考URL:http://www.okweb.ne.jp/kotaeru.php3?q=17226, http://www.okweb.ne.jp/kotaeru.php3?q=35407
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この回答へのお礼

MiJunさん、お久しぶりです。

ご紹介にあったサイト、みてみました。

ずらっと本が並んでいますね。早速本屋に行っていいものを見つけてきます。

パソコンがあるから統計ソフトに頼り切ってしまって、原理的なこと、根本的なことで壁にぶつかるとにっちもさっちもいかなくなってしまうのです。こういうものだと割り切ってもいいのですが、なかなか性格上そうしてすませないもので。

ありがとうございました。

お礼日時:2001/08/23 21:03

同じような状況にいる友人がいます。

彼は高校の頃の「確率・統計」の本を引っ張りだして、勉強してるみたいです。
他にも、その筋の本がありましたが、彼いわく「これ(高校の教科書)が一番わかりやすい」だそうです。

余談ですが、統計学は式の意味を考えようとするとかなり難しいので、式を使える程度でいいと思います。使っているうちになんとなく意味がわかるかも知れませんよ。
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この回答へのお礼

一応、高校の教科書レベルのことはマスターしているつもりです。統計も、

今躓いているのは、多群間の検定を行うときにシェッフェでやると有意差が出ないのにダネットで検定すると有意差が出るときがあり、知識としてはシェッフェの方がダネットよりも有意差が出にくいと言うことは知っているのですが、それがなぜ起こるのか、データを解釈する上で問題がないのかということが知りたくなったのでした。

で、シェッフェやダネットっていったいどういう原理で検定しているのだろうと思ったらさっぱりわからなかったのです。

おっしゃるように高校は卒業したので、大学の教養課程の頃の教科書を引っ張り出してみようかと思います。

お礼日時:2001/08/23 20:54

 統計学に関しては以前にも質問(↓)がありましたので,御覧になってみてください。



 「生物学系(医学)の研究をしているものです。」という事で,「果たして自分の実験のデータをどう評価していいのか考えています。」という事でしたら,式がどうとかよりも,どの様な場合にどんな検定を使うのか,得られた数値にどんな意味があるのか,が判りやすいものが良いと思います。

 その意味で,私(rei00)は参考 URL の中の ANo.#4 で紹介したものを推薦します。また,ANo.#7 の MiJun さんの参考 URL を辿っていくと,多くの関連質問を見る事ができます。それらの回答の中にも有益なものがあるかも知れません。
 

参考URL:http://www.okweb.ne.jp/kotaeru.php3?q=91698
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この回答へのお礼

ありがとうございます。

僕もできることなら式とかそういうものを使わないですませたいと思っています。確かに検定法が適切に選べればそれはそれでいいのかもしれませんね。僕は理解するためには解析学をもう一度やり直すべきだと思い込んでいた節があります。

教えていただいたサイト、みました。参考にさせていただきます。

お礼日時:2001/08/23 21:07

コンピュータの世界にたとえると、数学の専門書(入門書


含む)の「統計学・確率論」は、「IC回路の設計法」
になってしまいます。

では、「パソコンマニュアル」にあたるものはどこにある
かというと、心理学・社会学の分野に多くあります。
いい本ならば、データ処理の仕方、統計処理結果の解釈の
仕方についても詳しく説明されていると思います。

私が昔使っていたのは、
●「心理教育統計学」肥田野直・他著、培風館
というものでした。統計学を使う立場から、かなり詳しい
統計学の解説がされている本です。
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この回答へのお礼

ありがとうございます。

僕としても統計は使えればいいと思っているのですが、実験系によって検定法が変わってくることがあって、少しつっこんで勉強しようと思いました。

推薦された図書、今でも手にはいるようであれば是非みてみたいと思います。

お礼日時:2001/08/23 20:43

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t 514.2684974
P(T<=t) 片側9.3362E-172
t 境界値 片側1.660391157
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50代で求職中の人におすすめの転職サイトや情報機関などがあれば教えてください。業種は問いませんが、インテリアプランナーの仕事をずっとやっていて、できればその関連の仕事がよいようなのですが・・・。知り合いにそういう人がいるので、自分でもインターネットでみているのですがあまりぴんとくるサイトに出会えません。どうぞよろしくお願いいたします。

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単純には、データ群から「最もありそうな曲線」(直線とか、二次曲線とか、対数曲線とか)が引けたら、その曲線からの各データの「偏差」を計算し、そのデータ群の「標準偏差」を求めて、「ひずんだ箇所」がその「標準偏差」とどのような関係かを調べればよいと思います。(標準偏差を計算するときに、その「ゆがんだデータ」も含めるか、除外するかなどは、慎重に考える必要がありそうですが)
 つまり、「最もありそうな曲線」f(x) に対して、標準偏差をσとして
   f(x) ± σ とか f(x) ± 2σ  f(x) ± 3σ 
という「判定基準」を作り、「ひずんだ箇所」がこの範囲内に入るかどうかを見るということです。

 このとき、「偏差」を、単純な「最もありそうな曲線」との差(絶対値)とするのか、変数に依存した「重み」を付けるか(たとえば、そのときの変数の値で割って「%偏差」にするとか)といった、パラメータの特性を考慮した「工夫」も必要でしょう。
 いずれにせよ、その変数値をとる度数は、「最もありそうな曲線」を中心として正規分布する、という仮定での評価です。

 通常、「検定」では、分布曲線の両端の5%(一番上から2.5%、一番下から2.5%)の範囲に入ったら「明らかに異常」(統計的にそんな値は極めてまれである、有意な相違理由がある)とみなし、これはほぼ「標準偏差の2倍以上離れている」ということに相当します(検定で「有意水準95%」とすると1.96倍。「有意水準」が上の「明らかに異常」を何%にするかに相当)。
 これは「正規分布」の「平均値」と「標準偏差」の関係を用いて判断するということで、「検定」というのもこれと同じようなことしています。
 ↓正規分布
http://www.stat.go.jp/koukou/howto/process/p4_3_2_1.htm

 簡単には上のような判断ができますが、きちんとやるとすれば、データ群から「最もありそうな曲線」を求める「相関分析」と、その中での「外れ値」の検討をすることになるのだと思います。
 「エクセル」を使っても、いろいろなことができます。
http://www.ipc.shimane-u.ac.jp/food/kobayasi/biometry12_2010.html
http://software.ssri.co.jp/statweb2/column/column0909.html

単純には、データ群から「最もありそうな曲線」(直線とか、二次曲線とか、対数曲線とか)が引けたら、その曲線からの各データの「偏差」を計算し、そのデータ群の「標準偏差」を求めて、「ひずんだ箇所」がその「標準偏差」とどのような関係かを調べればよいと思います。(標準偏差を計算するときに、その「ゆがんだデータ」も含めるか、除外するかなどは、慎重に考える必要がありそうですが)
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