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統計解析における各種変数・データの呼び方を整理する

統計解析において、同じ意味合いで、違う呼び名が存在する

それらを列挙して、整理したい

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目次

目的変数

研究の目的の項目、事項、事象、アウトカム、エンドポイントを測定、観測したデータのこと

ほぼ同じ意味合いの言葉
従属変数、応答変数、アウトカム、エンドポイント

説明変数

目的変数を説明する、予測する、区別する、群分けする、もしくは、目的変数に関連する、関係するデータのこと

ほぼ同じ意味合いの言葉
独立変数、予測変数、予測因子、関連要因、関連因子、交絡因子、共変量

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連続データ

精密に測定すれば、どこまでも詳細に測定できて、連続していると考えて差し支えないデータのこと

ほぼ同じ意味合いの言葉
連続量、連続変数、比尺度、比例尺度、間隔尺度、スケール、数値型、数値型データ、計量データ

※ 間隔尺度は、連続していないデータで、かつ、何倍という計算はできないが、連続データとして扱うことは可能であり、実際行われている

カテゴリカルデータ

分類を表すラベルデータで、順序がある場合も含まれるし、二値の場合も含まれる

ほぼ同じ意味合いの言葉
カテゴリカル変数、カテゴリデータ、カテゴリ変数、名義変数、名義尺度、順序変数、順序尺度、因子型、因子型データ、離散型データ、計数データ

※ 順序がある場合は、順序カテゴリカルデータというように、敢えて順序を付けるときもある

※ カテゴリは、連続ではなく、離れているので、「離散」と呼ばれる

二値カテゴリカルデータ

疾患発症などのイベントあり・なしを表す二値データ

二値 も 2 値も同じであるし、二項 も 2 項も、二値と同じ

ほぼ同じ意味合いの言葉
二値カテゴリデータ、二値変数、二項変数、イベントデータ、イベント変数、因子型、因子型データ

※ 単にカテゴリカルデータ、カテゴリデータ、カテゴリカル変数、カテゴリ変数、と呼ぶこともあるので注意

生存時間データ

死亡イベントが発生するまでの時間データと、その時間に死亡イベントが起きたのか、観察終了(打ち切り)なのかを示す、二値カテゴリカルデータのセットで構成される

死亡ではなく、発症、発生、発現、再発、増悪、罹患、診断、などもイベントとして捉え、同様に扱える

ほぼ同じ意味合いの言葉
生存期間データ、イベント時間データ、Time to Event データ、時間変数+状態変数の組み合わせ

カウントデータ

個数、発生回数、など、数を数える、カウントした結果を表すデータ

ほぼ同じ意味合いの言葉
計数データ、離散変数、離散型、離散型データ

※ カウントは、小数の回数や個数はなく、連続ではなく離れているので、「離散」と呼ばれる

まとめ

統計解析の話題、会話、文章、記述、記事、記載、などにおける、各種変数について、ほぼ同じ意味合いで違った呼び方をしている名称を列挙して、整理してみた

厳密な定義という点では、違う言葉も同じとして分類しているが、統計解析の計算、もっと言えばソフトウェアにおける変数の指定という観点では、この分類で考えていて、まず間違いない

逆に、このようにいろいろな呼び方をしているがたいした違いはなく、同じととらえてよいものがたくさんあることを知らないと、困ってしまう場面(会話、記述、ソフトウェア操作)が多々ある

何らか参考になれば幸い

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第1章臨床研究ではなぜ統計が必要なのか?計画することの重要性
  • 推定ってどんなことをしているの?
  • 臨床研究を計画するってどういうこと?
  • どうにかして標本平均を母平均に近づけられないか?
第2章:研究目的をどれだけ明確にできるのかが重要
  • データさえあれば解析でどうにかなる、という考え方は間違い
  • 何を明らかにしたいのか? という研究目的が重要
  • 研究目的は4種類に分けられる
  • 統計専門家に相談する上でも研究目的とPICOを明確化しておく
第3章:p値で結果が左右される時代は終わりました
  • アメリカ統計協会(ASA)のp値に関する声明で指摘されていること
  • そうは言っても、本当に有意差がなくてもいいの…?
  • なぜ統計専門家はp値を重要視していないのか
  • 有意差がない時に「有意な傾向があった」といってもいい?
  • 統計を放置してしまうと非常にまずい
第4章:多くの人が統計を苦手にする理由
  • 残念ながら、セミナー受講だけで統計は使えません。
  • インプットだけで統計が使えない理由
  • どうやったら統計の判断力が鍛えられるか?
  • 統計は手段なので正解がないため、最適解を判断する力が必要
第5章:統計を使えるようになるために今日から何をすれば良いか?
  • 論文を読んで統計が使えるようになるための5ステップ
第6章:統計を学ぶために重要な環境
  • 統計の3つの力をバランスよく構築する環境

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この記事を書いた人

統計 ER ブログ執筆者

元疫学研究者

統計解析が趣味

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