- 統計解析が苦手で、どこに頼めばいいかわからない、、、
- 解析ミスやデータの信頼性に不安がある、、、
- 論文や学会発表に必要なデータ解析を急いで依頼したい、、、
- 代行費用の相場がわからず、ぼったくられないか不安、、、
- やりとりがスムーズにできるかが心配、、、
上記のうち、どれか一つでも当てはまるのであれば、ぜひ最後まで見てください!
弊社は医療統計解析代行として、下記の項目に関してNo.1の評価をいただいております。
- 診療も学会も両立できると思う
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医療統計が苦手!代行業者に完全丸投げしたらいいよね?は危険!
まず最初にお伝えしておきたいことは、「代行業者に任せる=わからないことを放棄する」ではない!ということです。
「解析は全部お任せします。論文に使える形で結果をください。」という依頼の仕方をされる方に、たまに出会うのですが、この依頼の仕方はNGです!
なぜなら、研究の目的や仮説を最も深く理解しているのは、本来あなた自身のはず。
解析の全体像を理解していなければ、途中で生じる判断の分岐点で的確な選択ができなくなってしまうんです。。
つまり、統計専門家が“技術的に正しい”手法を用いたとしても、それが研究目的に沿っていない場合、全体の整合性が失われてしまうことにつながりますので、「解析は全部お任せします。論文に使える形で結果をください。」という依頼はNGです!
医療統計の外注は「協力」であって、「委任」ではない
ただし、「統計外注=悪」ではありません。
忙しいあなたの時間を捻出するためにも、外注という選択肢は、あって然るべきかと。
でも、考え方を変える必要はあるかもしれないですね。
外注とは、「わからないことを投げ捨てる」ための手段ではなく、「質の高い研究を実現するために力を借りること」なんです。
「協力体制を構築する」という気持ちで取り組んでいただければ、きっと良い研究になるはずです!
なぜ統計を代行業者に丸投げしてはいけないのか?4つの理由
では、なぜ統計を代行業者に丸投げしてはいけないのでしょうか?
それには以下の4つの理由があります。
- 研究目的と統計手法のズレが生まれやすい
- 解析結果を「理解できない」まま論文化してしまうリスク
- 学会発表・論文審査で突っ込まれた時に答えられない
- 結果の解釈ができなければ、レビューワー対応ができない
どういうことか、それぞれ見ていきましょう。
統計の丸投げがいけない理由1:研究目的と統計手法のズレが生まれやすい
統計の丸投げがNGな理由の1つ目が、研究目的と統計手法のズレが生まれやすい、ということです。
前述した通り、「統計手法は正しいけれど、研究の問いに合っていない」というケースが発生してしまうためです。
研究は、何よりも研究目的やPICO/PECOの設定が重要!
統計解析はあくまで手段なんです。
手段が素晴らしくても目的に沿ってなければ意味ないですよね。
統計の丸投げがいけない理由2:解析結果を「理解できない」まま論文化してしまうリスク
2つ目の理由は、解析結果を「理解できない」まま論文化してしまうリスクがある、ということです。
解析を丸投げした結果、「解析の中身が理解できない」状態だったり、「使われている用語の意味も曖昧」という状態で論文を書いてしまうことにつながります。
DiscussionやLimitationsの記述は、結果の理解が前提になっているため、もし解析結果を「理解できない」まま論文化してしまうと、全くもって説得力のないものになってしまいます。
統計の丸投げがいけない理由3:学会発表・論文審査で突っ込まれた時に答えられない
理由2にも似ているのですが、統計を他人に委ねた結果、自分の研究を自分の言葉で説明できない状態になってしまうリスクがあります。
その状態で学会発表に挑んでも、質疑応答で全く答えられない、という状況になりかねません。
質疑応答でちゃんと受け答えできないということは、研究者として最も避けたい状況ですよね。。
統計の丸投げがいけない理由4:結果の解釈ができなければ、レビューワー対応ができない
まず、投稿論文に対してレビューワーから指摘を受けるのは、ごく普通のプロセスです。
レビューワーからの指摘がない論文は、ほぼあり得ません。
つまり、きちんと対応できなければ、論文は採択されないということです。
論文化は「投稿」がゴールではなく「採択」がゴールなので、「採択」を見据えた場合に、統計解析の丸投げはNGであることがわかります。
信頼できる統計の代行業者を選ぶためのチェックポイント
以上のように、何も考えずに統計解析の代行を丸投げしてしまうと、時間とお金を無駄にしてしまうリスクがあります。
では、どのようにすれば「成功率の高い統計解析の代行」になるのでしょうか。
当たり前ですが、「信頼できる統計の代行業者」を選択することが重要です。
実は、信頼できる統計の代行業者を選ぶためのチェックポイントとして、3つのポイントがあります。
- 医学・医療系の解析実績があるか?
- 研究内容をしっかり理解してくれる体制か?
- 説明責任を果たしてくれるか?
それぞれ見ていきましょう。
統計の代行業者を選ぶためのチェックポイント1:医学・医療系の解析実績があるか?
統計解析と一言でいっても、分野によって必要な知識や経験は大きく異なります。
医療統計であれば、倫理的な配慮(個人情報・臨床試験におけるデータ取り扱い)、バイアスや交絡因子の取り扱い、臨床現場での意味のある解釈、なんかが求められます。
そのため、医療統計に関する経験があるかどうかは、非常に重要なポイントです。
統計の代行業者を選ぶためのチェックポイント2:研究内容をしっかり理解してくれる体制か?
上記でもお伝えした通り、研究は研究目的とPICO/PECOの設定が大事です。
それは、解析を実施する側もちゃんと把握した上で解析することが重要。
そのため、単に依頼内容を「処理」するだけでなく、研究背景や目的に沿って提案・確認をしてくれるかどうかも重要なんです。
- 初回ヒアリングで研究目的や仮説、変数の意味を丁寧に確認してくれる
- 「この手法ではなく、こういう分析の方が目的に合うのでは?」と提案してくれる
- 統計の専門用語を、研究者が理解できる言葉で説明してくれる
上記のことを、ちゃんと実施するかどうかは、非常に重要なポイントです。
逆に、「データ送ってください。やっておきます。」というスタンスの業者は要注意ですね。
統計の代行業者を選ぶためのチェックポイント3:解析結果の説明責任を果たしてくれるか?
統計の代行で最も大切なのは、結果だけでなく、その背景や選択理由を丁寧に説明してくれるかどうかです。
研究成果を公にする場では、解析の内容を自分の言葉で説明できることが不可欠。
そのため、「解析結果についてのレクチャーやQ&A対応をしてくれる」「論文用の図表作成だけでなく、使った手法の説明資料も用意してくれる」「必要に応じて、レビュー対応の支援もしてくれる」ということを実施していただける体制なのか、ということは大事です。
ある方が、クラウドソーシングで解析を依頼して、その後に弊社(データシード)に再度委託された例です。
「データ送ってください。やっておきます。」のスタンスの業者にあたり、その時点での解析は実施完了できたのですが、「匿名で実施したいので、謝辞にも名前記載しないでください」ということを言われたようです。
その後、レビューワーから統計に関するコメントがあり、依頼者は結果の解釈ができずにいたため、自力でレビューワー対応ができませんでした。
そのため、結果的にレビューワー対応はデータシードで実施した、ということがあります。
その後、その論文は適切に再解析を実施し、無事に論文アクセプトになりました。
下記が、アクセプトのご報告の際のメールになります。

このような例もあるため、外注する際にはお気をつけください!
データシードで解析代行を実施する場合
弊社で解析代行をする場合、下記のようなステップで実施いたします。

まず、初回ヒアリングを実施します。
こちらの目的は、研究目的を理解するために実施しますので、30分のセッションを無料で実施します。
その後、見積もりを提案させていただきまして、合意した期日までに解析を実施します。
そして最後は、Zoomで解析結果をお互いに解釈し、そのまま納品なのか、疑義事項があれば解決する、という流れです。
弊社は医療統計解析代行として、下記の項目に関してNo.1の評価をいただいております。
- 診療も学会も両立できると思う
- 統計が苦手な先生におすすめ
- サポートに期待できる

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まとめ
いかがでしたでしょうか?
お伝えしてきた通り、外注は「丸投げ」ではなく「協業」で成功します。
医療統計が苦手だと感じる方にとって、外注という選択肢は心強い手段の一つ。
でも、「統計はわからないから全部お任せで」という“丸投げ”の姿勢はむしろ大きなリスクを孕んでいます。
主導権を持つのは、統計家ではなく研究者自身であることは忘れないようにしてください。
統計家はその過程を支援する「専門職」であり、代行ではなく、伴走者としての立場であるべきです。
そのため、実は「勉強して理解する」のが、結局は最もコスパが良いです。
外注には限界がありますから。
どれだけ優れた統計家でも、あなた自身が理解していない部分をカバーすることはできません。
だからこそ、ぜひあなた自身が統計を学んで、外注をスムーズにできるようになっていただければと思います。
統計を学ぶのであれば、ぜひまずは弊社の無料メルマガをご購読ください。
もし、弊社の解析代行に興味がありましたら、まずは下記より無料のヒアリングからお申し込みください。
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今回の内容はYoutubeでも解説しておりますので、ぜひ併せてご覧くださいませ。
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