Vol.81:生存分析のベストプラクティス: 生物医学研究者のための手引き

科学者は、さまざまな統計ツールを使うことができます。回帰分析は独立変数とその共変量の関係を理解するのに役立ちますが、生存分析では、グループ内またはグループ間の事象（イベント）発生までの生存時間データを

Vol.80:研究デザインにおける検定力の重要性

統計学では、「検定力（“power”）」とは、重要な関心事の効果を発見する、研究の力を意味します。基本的には、研究のデザインを行う時に、以下で挙げる重要な要因4つを考慮しなければなりません。 1. サ

Vol.79:ビッグデータはグッドデータか？　ビッグデータ処理時に研究者が直面する5つの課題

ビッグデータは科学の各分野において、かつてないほど研究法を変えてしまいました。研究者が使うツールは専門分野の特殊性に限定されていましたが、今ではビッグデータが学問分野を超えた共通ツールになりつつありま

Vol.76 発生率と有病率の計算：生物医学研究者のためのヒント

生物医学領域の疫学分野では、発生率と有病率の計算は統計分析の重要部分です。どちらも疾病頻度の尺度ですが、焦点と解釈が異なります。発生率は、一定期間に新たに発生した疾病数を示し、有病率は、ある時点に集団

Vol.72:生物医学研究で慎重に使うべき統計用語5選

生物医学研究では、データの誤った解釈を避けるために、統計用語を慎重に使うことが重要です。この記事では、読者が研究結果を正確に理解できるように、研究者として注意深く扱うべき5つの統計用語について説明しま

Vol.20:研究者が避けるべき4つの統計学的エラー

統計学は、2つ以上の変数の関係性を見極め、研究上の問いを評価するためのツールです。また、生物統計学は、統計学、確率、数学、コンピューティングを組み合わせたもので、生物医学の問題解決に使われます。生物統

Vol.19:統計的有意性と臨床的意義をつなぐためのパラダイム・シフト

エビデンス・ベースの医療において、統計情報は診察結果の解釈や治療方針の決定を行う上で欠かせないものです。しかし、臨床試験データの分析法として広く採用されている、p値に基づく意思決定に過度に依存しすぎる

Vol.11:研究の有意性とは？p値に頼るべきでない理由

研究論文でもっともよく使われている統計値は、もっとも誤解され、誤用されているかもしれません。その統計値とは、p値のことです。アメリカ統計学会(American Statistical Associat