世間の統計のイメージ

統計といえば、T検定?

「統計」と聞くと、あなたは何を想像されますか?
もしかしたら「T検定」、あるいは「χ二乗検定」なんかを想像するかもしれません。
中には、もう何も考えられず鳥肌が立ってしまう、という方もいるかと思います。
実は今から20年〜30年前ぐらいであれば、統計といえばT検定、統計といえばχ二乗検定。
これぐらいのイメージ・知識さえあれば問題なかったと言われています。
ですが、今では時代も変わり、それだけでは論文を投稿するどころか、臨床試験を実施することさえ難しくなりました。



 

医薬品開発で統計がフォーカスされだした理由

私が考える理由は、以下の3です。

  • 仮説、実験デザインの複雑化
  • 統計パッケージの普及
  • 医薬雑誌のレフリーに統計の専門家が参加

これらは、医薬品開発が、原因の難しい疾患にシフトしていった歴史と関連していると思います。
今までは、薬の力だけで統計が必要ないほどの薬の効果が見られていた疾患が多かったのです。
ですが、今では薬による有効性や安全性が、劇的ではないこともあります。
そんな時に、複雑な臨床試験を組む必要があったり、本当にこの薬を薬として販売してよいか?を判断するのに統計学が必要になってきたのです。
そのため今では、T検定やχ二乗検定だけ知っているだけでは、通用する臨床試験は組めなくなってきました。
今ではすごく複雑な解析手法が次々に生まれてきており、それらを使いこなす必要が出てきました。

 

また、コンピューターの進化とともに、RやSASなどの統計パッケージが普及し、複雑な統計解析であっても短時間で実施できるようになってきたことも一因かと思います。

 

そして、今ではインパクトファクターの高い雑誌には、必ずといっていいほど統計の専門家がレフリーとなっています。
これは、先ほど申し上げた通り、複雑な臨床試験の結果が、本当に適切な統計解析がなされているのかを判断するためです。
このことにより、統計担当者がAuthorの一人として入っている必要がある雑誌も増えてきました。

 

 

 

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