氏名：吉田勇一
所属：九州看護福祉大学リハビリテーション学科
職種：理学療法士
本サイトの内容は管理者個人の責任で執筆され、所属する組織の見解を代表するものではありません。また、サンプルデータは全て架空のもので、使用しているイラストは全てオリジナルです。ご意見、ご要望または勉強会の依頼等はメールにてお願いします。yyoshida＠kyushu-ns.ac.jp （＠は半角入力に書き換えてください）
このサイトの目的
このサイトでは、Rを使いながら統計学の基礎を学び、リハビリテーションに関する研究や学会発表、また日々の臨床業務に応用可能な解析技術を習得することを目標としています。セラピストを目指す学生さんにも、ゼミナールなどで活用できる充実した内容を提供します。
当サイトでは、リハビリテーション研究に必要な統計学の基礎、特に数学、データマイニング、データの可視化に焦点を当て、RとAIを用いて臨床データの解析手法について詳しく解説しています。確率関数、期待値、分散の導出方法については、多くの文献やウェブサイトで既に取り上げられているため、詳細はそちらを参照いただくことを推奨します。
Rもデータ解析もどちらもなんだか難しそう
多くの方が「Rとデータ解析は難しい」と感じているかもしれません。私が若かった頃は、統計ソフトを使用すること自体が困難で、職場に統計ソフトがない時代でした。また統計解析には敷居が高いイメージもありました。しかし今では、パソコンがあれば誰でも無料で統計ソフトRを利用し、簡単に統計解析を行うことができます。総務省も小中学校の補助教材でRを推奨しています。Rには特有の仕様があり、使いこなすまでに時間が必要かもしれませんが、毎日少しずつ練習することをお勧めします。Rを使いこなせるようになれば、解析作業は格段に容易になります。
やさしい統計学などありません
AIのお陰で、プログラミング素人でも非常に楽にコーディングできるようになり、Rの習得も簡単になりました。しかし・・・Rが出力する結果を正しく解釈するには、統計学の基本知識は不可欠です。p<0.05を追い求めている有意差検定至上主義者にとって、統計学は単純に見えるかもしれませんが、実際には「やさしい統計学」というものは存在せず、結果の解釈を簡略化すると誤った結論を得るリスクが高くなります。簡単に理解できることを謳い文句にしたテキストやウェブサイトもありますが、信頼できる教材はどれも難しい内容になっています。
当サイトでは、基礎から応用までの必要最小限の数式を用いて、より深い理解を目指しています。Rを使ったサンプルデータの処理、図の作成方法などを紹介し、学習しやすく工夫しています。理解に苦労する部分や間違いもあると思いますが、是非コメント欄に書き込んでください。随時更新していきます。
実際にRを操作し、AIの助けを借りながら学習を進めてください。このサイトがリハビリテーション研究に必要な難しい統計学の習得に貢献できれば幸いです。
注意！解析結果の解釈について
このサイトでは、解析技術を習得するために解析結果の一例を示す場合があります。ただし、それぞれの研究目的やデータの種類により異なる解釈が必要になります。各自のデータの解析方法や結果の解釈については、統計学を熟知した先生と十分に吟味してください。
お気に入りのサイト（とてもとても勉強になります）
- AIcia Solid Project https://www.youtube.com/@AIcia_Solid
- 予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」 https://www.youtube.com/@yobinori
- 我楽多頓陳館 http://www.snap-tck.com/
よくつかう本
- 統計学入門, 東京大学教養学部統計学教室（編）、東京大学出版会
- 改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定2級対応 統計学基礎、日本統計学会（編）、東京図書株式会社
- 丹後 俊郎・松井 茂之(編); 新版 医学統計学ハンドブック, 朝倉書店, 2018
- 坂巻顕太郎、篠崎 智大 (監修); 生物統計学の道標 研究デザインから論文報告までをより深く理解するための24講, 一般財団法人 厚生労働統計協会, 2023
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2023.1.1