2026年– date –

アンケート調査や心理テストを作るとき、「自分が作った質問で、本当に測りたいものが正しく測れているのだろうか」と不安になったことはないだろうか。 人間の心理や満足度といった目に見えないものを測る際、私たちは通常、複数の質問を用意する。その複...

「アンケートの集計、とりあえず全部の点数を足して『合計スコア』にしよう」 「10項目のチェックリストで、7個『はい』がついたから、この対象は7点だ」 マーケティングのアンケート、社内の満足度調査、あるいは業務のチェックリストなど、日々の実務に...

研究や臨床試験において、「複数のグループ（多群）」を比較し、さらに「複数の結果（多変量・マルチプルエンドポイント）」を同時に評価したいケースは多々ある。 個別に検定を繰り返すと第1種過誤（$\alpha$ エラー）が膨れ上がるため、多重比較の制御は...

データ分析の初期段階において、誰もが一度は次のように考える。 「AグループとBグループの比較ができたのだから、Cグループが増えても同じようにペアを組み合わせて比べればいいだけだろう」 しかし、ここに重大な落とし穴が存在する。統計学において「2...

「アンケートの前後で結果が変わったか調べたいが、どの検定を使えばいいか分からない」 「カイ二乗検定、マクネマー検定、マクネマー・ボウカー検定の違いがわからない」 データ分析の実務や研究において、このような悩みに直面することは少なくない。統...

データ分析を行ったり論文を読んだりしているとき、以下のような状況で混乱した経験はないだろうか。 「$2\times2$ のカイ二乗検定はわかるが、コクラン・アーミテージやマンテル・ヘンツェルなど、名前が長すぎて頭に入らない」 「手元のデータを分析した...

「サンプルサイズが小さく、正規性の確認が困難である」 「外れ値の影響を排除したいが、順位変換による情報の欠落も避けたい」 医学研究や臨床統計の現場において、このようなジレンマに直面することは少なくない。標準的な「t検定」はデータが特定の分布...

「2つの変数の関連性を評価したいが、どの相関係数を選択すべきか」 医学研究において、変数間の相関を見る際に「ピアソンの相関係数」を第一選択とする者は多い。しかし、実際の臨床データは必ずしもきれいな正規分布に従うわけではなく、外れ値の存在も...

医療統計を学ぶ過程で必ず遭遇するのが「相関係数」だ。 しかし、多くの初心者が、最も著名な「ピアソンの積率相関係数」を安易に選択してしまう傾向にある。 実は、臨床研究で扱うデータには特有の「クセ」があり、ピアソンが苦手とする状況が頻発する。 ...

前後比較などの「対応のあるデータ」を解析する際、多くの者が「対応のあるt検定」と「ウィルコクソン符号付き順位和検定」のどちらを選択すべきかという壁に直面する。教科書的には「正規性の有無」が基準とされるが、実務においてはより多角的な判断が必...

データ分析の現場において、異なる二つのグループから得られた平均値を一つにまとめ、全体像を把握したい場面は多い。しかし、ここで安易に「二つの平均値を足して2で割る」という計算を行ってはならない。 グループごとのサンプルサイズ（人数や試行回数...

統計を学び始めたばかりの頃、誰もが一度は「この平均値に有意差はありますか？」と問いかけたり、「とりあえず統計にかけてP値を出してほしい」と願ったりするものである。 しかし、統計の専門家やコンサルタントにこの質問を投げると、彼らは少し困った...

統計学の学習において、多くの者が最初に突き当たる壁が、無数の数字が並ぶ「標準正規分布表」である。しかし、この表の本質は極めて単純だ。これは、「あるスコアが全体の上位何％に位置するか」を指し示す、データの世界の精密な地図に他ならない。 本稿...

統計学を学び始めたばかりの者が最も陥りやすい罠、それが「有意差なし（$p > 0.05$）」を「差がない」と解釈することである。 医学研究において、この誤解は治療の選択を誤らせる致命的なリスクを孕んでいる。本記事では、なぜ「有意差がない」ことが...

「分析の結果、リスクが3倍になった」 こうした報告を耳にした際、注意が必要なケースがある。もしロジスティック回帰を用いてその数字を導き出したのであれば、実はリスクを過大評価している可能性があるからだ。 本記事では、医学論文やマーケティング分...

医療現場において、疾患の発症リスクや治療効果を予測する「臨床予測モデル」は、より精度の高い意思決定を支援する強力なツールである。しかし、モデルの予測性能を評価する際、従来の指標だけでは見落とされがちな「臨床的有用性」という側面がある。本...

統計解析において、欠測データは常に悩ましい問題である。特に、欠測がランダムではない（Missing Not At Random; MNAR）場合、多重代入（Multiple Imputation; MI）のような標準的な対処法を用いても、推定値にバイアスが生じる可能性がある。 本記事では...

臨床研究において「ある薬剤の副作用が発生するまでの時間（Time to event）」を評価する際、避けて通れないのが競合リスク（Competing Risks）の問題である。副作用が出る前に、別の副作用で治療が中止されたり、他病死したりするケースがこれに該当する...

臨床研究や心理学、社会調査などで「非常に満足〜非常に不満」といった評価尺度の変化を調べたい場面は多い。このようなデータを正しく解析するには順序ロジスティック回帰が適しているが、同じ人に繰り返し測定を行う場合は、さらに一般化線形混合モデル...

「適切なサンプルサイズはいくつか」 医学研究や行動科学において、研究デザイン段階で最も頭を悩ませる問題の一つである。特に、一般化線形混合モデル（GLMM）のような複雑なモデルでは、従来の簡易的な計算式では対応できないことが多々ある。 本記事で...

研究計画を立てる際、避けて通れないのが目標症例数（サンプルサイズ）の決定である。特に、同一被験者を複数回測定する「縦断データ」や「反復測定データ」の場合、データの相関を考慮する必要があり、計算は一気に複雑化する。 本記事では、従来の数式に...

「実験で有意差が出たが、この差はどれくらい大きいと言えるのか？」 「論文で効果量を報告するように言われたが、計算方法がわからない」 統計解析において避けて通れないのが効果量（Effect Size）だ。特に、同一対象に繰り返し測定を行う「反復測定分散...

アンケートで「支持率が50%を超えた」、あるいは施策によって「クリック率が向上した」といったデータが得られた際、我々はよく2項検定を用いる。これは、得られた結果が「統計的に有意な差（たまたまではない差）か」を判定するためである。 しかし、p値...

臨床研究や論文において「統計的に有意な差（$p < 0.05$）」という言葉は頻繁に登場する。しかし、その差が「目の前の患者にとって本当に価値があるのか？」は、p値だけでは判断できない。 そこで重要となる指標が、MCID（Minimal Clinically Important...